🤖 Бот @Toptgcmc_bot получил обновление 🚀
Что нового:
🤖 Удаление новых сообщений от выбранных ботов.
👤 Удаление новых сообщений от конкретных пользователей.
📢 Упоминание участников группы по команде.
Если бот уже добавлен в вашу группу — новые функции доступны прямо сейчас.
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения
FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.
🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.
📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib
#python
@Python_Community_ru
905 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Nex-N2 - новое любопытное семейство агентных моделей.
Что внутри:
- Adaptive Thinking - модель сама подбирает глубину рассуждения на каждом шаге
- экономия около 20% токенов без потери качества
- Coherent Thinking - единый формат мышления для поиска, кодинга и tool use
- меньше хрупких переключений между разными режимами работы
По заявлению команды, Nex-N2 показывает уровень Tier-1 open-source моделей на SWE-bench, Terminal-Bench, GDPval и других бенчмарках, приближаясь к GPT-5.5 и Opus 4.7.
Звучит мощно, но такие цифры стоит проверять независимыми прогонами.
- Kimi-K2.6: 86% - 13 из 14
- MiniMax: 100% - 8 из 8
- GLM-5.1: 100% - 13 из 13
- DeepSeek-V4-Pro: 92% - 11 из 12
- Opus 4.7: 45% - 5 из 11
- GPT-5.5: 30% - 3 из 10
🔗 https://nex-agi.com
📦 https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://github.com/nex-agi/Nex-N2
@Python_Community_ru
941 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
TerminalTextEffects - это Python-библиотека без внешних зависимостей для добавления анимированного текста прямо в терминал.
Что умеет:
- работает прямо в текущем терминале и не ломает привычный workflow
- поддерживает Xterm 256 и RGB HEX-цвета
- умеет сложное движение символов через кривые Безье и плавное ускорение
- эффекты можно настраивать через типизированный config dataclass
- CLI-аргументы генерируются автоматически из конфигурации
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@Python_Community_ru
869 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
🔍 Обнаружение уязвимостей с помощью Audit
Audit — это агент для поиска уязвимостей, использующий 8-ступенчатую методологию, основанную на взаимодействии узких агентов и принципе "умышленного несогласия". Он интегрируется с Claude Pro и предлагает структурированные отчеты о безопасности.
🚀 Основные моменты:
- Многопоточность: узкие агенты работают параллельно для поиска уязвимостей.
- Умышленное несогласие: второй агент проверяет выводы первого.
- Отслеживание доступности: подтверждает, что уязвимости могут быть достигнуты злоумышленником.
- Обратная связь: находит новые задачи на основе обнаруженных уязвимостей.
📌 GitHub: https://github.com/evilsocket/audit
#python
@Python_Community_ru
843 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
SQLModel использует аннотации типов Python, чтобы объединить Pydantic и SQLAlchemy и уменьшить дублирование кода при работе с SQL-базами.
* одна аннотация типа заменяет отдельные модели Pydantic и SQLAlchemy
* хорошо совместим с FastAPI, Pydantic и SQLAlchemy
* внутри работает на базе Pydantic и SQLAlchemy
* разумные настройки по умолчанию уменьшают количество шаблонного кода
https://github.com/fastapi/sqlmodel
@Python_Community_ru
752 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Zero training needed, Image-to-LoRA(i2L) V2 уже вышел 🚀
Обновлённая версия i2L стала заметно мощнее: теперь она может превратить одно или несколько референсных изображений в style LoRA за один прямой проход, без отдельного обучения для кастомизации визуального стиля.
🌟 Что нового в V2:
* Совместимость: работает с разными базовыми моделями, включая Z-Image, Klein-4B и Hidream-O1.
* Скорость: прямое предсказание весов style LoRA без обучения.
* Точность стиля: высокая верность переноса стиля без утечки семантики.
* Контроль: явные веса открывают asymmetric CFG, смешивание стилей из нескольких референсов и управляемую генерацию.
* Архитектура: image encoder, обучаемые LoRA queries и compressed decoding heads, которые генерируют адаптированные матрицы.
🤖 Коллекция моделей: https://modelscope.ai/collections/DiffSynth-Studio/Image-to-LoRA-V2
🎠 Studio: https://modelscope.ai/studios/DiffSynth-Studio/Z-Image-i2L-V2
📄 Paper: https://modelscope.ai/papers/2606.13809
@Python_Community_ru
683 · Видео
cf0b4b124ac4c6047f773f276605b83c_452337_1781702592.mp4 · 2.9 МБ · нажмите — покажем
cf0b4b124ac4c6047f773f276605b83c_452337_1781702592.mp4 · 2.9 МБ · нажмите — покажем
Python иногда может выглядеть как тёмная магия.
Вот однострочный quicksort через lambda:
q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i x[0]])
Что тут происходит:
* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список
Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.
Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.
Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.
@Python_Community_ru
696 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
OpenMythos - open-source попытка теоретически реконструировать Claude Mythos, где все архитектурные ставки расписаны прямо в README.
По сути, OpenMythos это публичная гипотеза, которая ещё и запускается.
Что авторы считают основой Mythos?
Не глубокий стек уникальных слоёв, а Recurrent-Depth Transformer.
MoE с активацией около 5% параметров, поэтому общий размер модели скорее показывает объём хранения, а не реальную стоимость вычислений.
Loop-index positional embedding, чтобы каждая итерация работала как отдельная вычислительная фаза.
ACT halting, чтобы модель сама решала, когда ей достаточно “думать”, причём отдельно для каждого токена.
И ещё continuous latent thoughts, которые могут кодировать сразу несколько следующих шагов. По смыслу это похоже на breadth-first search внутри одного forward pass.
Источники идей тоже понятны: Parcae для стабильности, Universal Transformers для halting, DeepSeek для MoE routing.
GitHub:
http://github.com/kyegomez/OpenMythos
@Python_Community_ru
800 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора
Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.
Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.
https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/
@Python_Community_ru
794 · Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Pew Research опубликовали свежий отчёт «Americans and AI 2026».
Только 16% американцев теперь ожидают, что ИИ принесёт пользу обществу в следующие 20 лет, а 40% считают, что ИИ навредит обществу за тот же период.
24% американцев используют чат-боты ежедневно: 12% - несколько раз в день, 4%, почти постоянно.
51% взрослых жителей США всё ещё вообще не пользуются ИИ-чат-ботами.
42% используют чат-боты для поиска информации, и это делает поиск главным сценарием применения.
38% работающих взрослых используют чат-боты для рабочих задач.
10% используют их для эмоциональной поддержки или советов, а 4% - для общения и чувства компании.
ChatGPT доминирует по уровню использования: 44% взрослых американцев сообщили, что пользовались им.
Дальше идут Gemini - 24%, Copilot — 17%, Meta AI — 14%, Grok — 8%, Claude — 6% и Character.ai — 3%.
Взрослые младше 50 лет примерно в два раза чаще пользуются ChatGPT, чем люди старшего возраста: 57% против 28%.
30% говорят, что чат-боты помогают им с продуктивностью, и только 5% считают, что они ей вредят.
28% говорят, что чат-боты помогают им оставаться в курсе событий, и только 5% считают, что они мешают этому.
60% взрослых жителей США читают ИИ-сводки в поиске. Это значит, что ИИ уже влияет на потребление информации даже у тех, кто может активно не пользоваться чат-ботами.
https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact/
@Python_Community_ru
788 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Как создать аннотированный график с помощью #Python и matplotlib 🐍📊
@Python_Community_ru
781 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
📌 Mistral AI представила OCR 4.
Модель превращает документ в структуру:
• выделяет блоки через bounding boxes
• понимает типы элементов: заголовок, таблица, формула, подпись
• показывает confidence score по страницам и словам
• работает на 170 языках
Главная польза не в «распознать текст», а в том, чтобы дальше нормально использовать документы в RAG, enterprise search, редактировании, проверке человеком и агентных пайплайнах.
Mistral заявляет, что OCR 4 обошла конкурентов в слепом сравнении на 600+ реальных документах и набрала 85.20 на OlmOCRBench.
Модель можно запускать self-hosted в одном контейнере, чтобы документы не покидали вашу инфраструктуру.
Цена через API: $4 за 1000 страниц, через Batch API: $2 за 1000 страниц.
https://mistral.ai/news/ocr-4/
@Python_Community_ru
692 · Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
🖥 10 GitHub-репозиториев для Парсинга
Сохрани, если работаешь с парсингом, RAG, LLM-пайплайнами или автоматизацией браузера.
Важно: использовать такие инструменты стоит только там, где у вас есть право собирать данные, с учётом ToS, robots.txt и лимитов сайта.
1. Firecrawl
Превращает сайт в чистый Markdown или JSON, удобный для LLM и RAG.
https://github.com/firecrawl/firecrawl
2. Crawl4AI
Краулер, который делает страницы LLM-ready без лишней настройки.
https://github.com/unclecode/crawl4ai
3. Browser Use
AI-агент, который управляет браузером: клики, формы, навигация, сбор данных через UI.
https://github.com/browser-use/browser-use
4. Crawlee
Production-фреймворк для краулинга: очереди, ретраи, браузерная автоматизация, хранение результатов.
https://github.com/apify/crawlee
5. Scrapy
Классика Python-скрейпинга. Подходит для больших краулеров и стабильных data pipelines.
https://github.com/scrapy/scrapy
6. MarkItDown
Инструмент Microsoft для конвертации PDF, Office, HTML и других форматов в Markdown.
https://github.com/microsoft/markitdown
7. Scrapling
Фреймворк для более устойчивого парсинга страниц, которые часто меняют структуру.
https://github.com/D4Vinci/Scrapling
8. scrcpy
Управление Android-устройством с компьютера. Полезно для тестирования и автоматизации mobile-only сценариев.
https://github.com/Genymobile/scrcpy
9. AutoScraper
Показываете пример нужных данных, а он сам пытается найти похожие элементы на странице.
https://github.com/alirezamika/autoscraper
10. curl-impersonate
Версия curl, которая имитирует сетевой профиль популярных браузеров. Полезно для тестов и совместимости.
https://github.com/lwthiker/curl-impersonate
Современный scraping давно перерос requests + BeautifulSoup.
Теперь это целая инфраструктура: браузерные агенты, Markdown для LLM, очереди, мобильная автоматизация и пайплайны для подготовки данных под AI.
@Python_Community_ru
604 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
856 · нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
В Python есть встроенный кэш, о котором многие забывают.
Если функция часто вызывается с одними и теми же аргументами, не всегда нужно руками писать словарь, Redis или отдельный слой кэширования.
Иногда хватает lru_cache из стандартного модуля functools.
Пример:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def get_user(user_id):
print("Запрос к базе")
return {"id": user_id}
Первый вызов выполнит функцию.
Повторный вызов с тем же user_id вернёт результат из кэша.
get_user(1) # Запрос к базе
get_user(1) # уже из кэша
maxsize ограничивает размер кэша, а старые значения вытесняются по принципу LRU: least recently used.
Полезно для:
• тяжёлых вычислений
• запросов к API
• чтения редко меняющихся данных
• рекурсивных алгоритмов
Главное помнить: lru_cache хорошо работает, когда результат функции зависит только от её аргументов.
@Python_Community_ru
624 · Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Вышел scikit-learn 1.9.
Это не релиз про «новую модную модель», а про то, что библиотека становится удобнее для реальной ML-разработки.
Главное:
• experimental callbacks
Теперь можно вешать callbacks на estimator-ы через set_callbacks() и отслеживать ключевые этапы fit.
Из коробки есть ProgressBar для прогресса и ScoringMonitor для логирования метрик.
• лучшее HTML-представление моделей
В Jupyter estimator-ы теперь показывают больше полезной информации после fit: fitted attributes, типы, значения, output features у трансформеров и пайплайнов.
Для сложных Pipeline, ColumnTransformer и FeatureUnion это реально удобнее, чем вручную копаться в атрибутах.
• новый sparse_interface
Появилась настройка:
sklearn.set_config(sparse_interface="sparray")
Она позволяет управлять тем, возвращает scikit-learn старые SciPy sparse matrix или новые sparse array.
Пока default остаётся spmatrix, но дальше библиотека будет постепенно двигаться к sparray.
• больше поддержки Array API
Часть моделей и метрик теперь лучше работает с Array API-compatible inputs.
• Narwhals как новая лёгкая зависимость
Она нужна, чтобы проще поддерживать разные dataframe-библиотеки, например pandas и polars, особенно в связке с set_output.
Обновление:
pip install --upgrade scikit-learn
https://blog.scikit-learn.org/updates/release-1-9/
@Python_Community_ru
704 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
🖥 GitHub Pages можно пересобрать почти на голом Python.
Автор показал, как сделать лёгкую платформу для хостинга статических сайтов без фреймворков и тяжёлой инфраструктуры. Только стандартная библиотека Python.
Идея простая:
• http.server отдаёт статические файлы
• небольшой Python-код добавляет логику деплоя
• автоматизация обновляет сайт после изменений
• HTTPS можно прикрутить без отдельного большого стека
Главный кайф не в том, чтобы «убить GitHub Pages», а в том, чтобы понять механику под капотом.
Статический хостинг - это не магия. Это файловая раздача, маршруты, деплой, сертификаты и немного аккуратной автоматизации.
Хороший материал для тех, кто хочет лучше понимать web-инфраструктуру, а не просто нажимать кнопку Deploy.
https://blog.klemek.fr/articles/2026-06-14/
@Python_Community_ru
717 · Видео
40e27a7624a8d4df6af03c6a8464e1b5_452337_1782822732.mp4 · 7.5 МБ · нажмите — покажем
40e27a7624a8d4df6af03c6a8464e1b5_452337_1782822732.mp4 · 7.5 МБ · нажмите — покажем
Как запустить своего Джарвиса за 5 минут: локальный AI-ассистент OpenJarvis
Идея простая: вместо очередного облачного чат-бота вы собираете персонального AI-помощника, который работает ближе к вашему устройству, файлам и задачам.
https://github.com/open-jarvis/OpenJarvis
@Python_Community_ru
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Anthropic выкатила Claude Sonnet 5 - мощнейший «агентный» Sonnet в линейке.
Главная идея: модель теперь лучше планирует, пользуется инструментами, браузером, терминалом и может дольше вести сложные задачи без постоянного контроля.
По словам Anthropic, Sonnet 5 приблизился к Opus 4.8 по агентным задачам, но стоит дешевле. Особенно упор сделали на кодинг, tool use, reasoning и работу с многошаговыми процессами.
Модель уже доступна во всех планах Claude, включая Free и Pro, а также в Claude Code и API.
Цена для разработчиков до 31 августа 2026:
• $2 за 1 млн input tokens
• $10 за 1 млн output tokens
Потом стандартная цена:
• $3 за input
• $15 за output
Интересный момент: Anthropic отдельно пишет, что Sonnet 5 безопаснее Sonnet 4.6 в агентных сценариях, лучше отказывается от вредных запросов и устойчивее к prompt injection.
По сути, это попытка сделать «рабочую лошадку» для AI-агентов: не самую дорогую, но достаточно сильную, чтобы закрывать кодинг, автоматизацию, браузерные задачи и долгие пайплайны.
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
@Python_Community_ru
873 ·