🇨🇳 Alibaba выкатила новую модельку — Qwen3-Max-Preview.

По свежим бенчмаркам, эта модель с более чем 1 триллионом параметров обходит Claude Opus 4 и DeepSeek-V3.1 в задачах по программированию и математике. И это только превью версия, говорят, что официальный релиз будет еще лучше.

Контекст 262к токенов (это, конечно, не миллион, как у Gemini...), но зато весьма неплохое качество, особенно для моделей, которые доступны без региональных ограничений.

👨‍💻 Но есть нюанс. В отличие от многих своих предыдущих моделей, эту Alibaba решила не выкладывать в опенсорс. Доступ только через их веб-чат или API.

Для тех, кто больше любит Qwen, чем DeepSeek — точно хорошая новость ☕️

Что важнее для VLM-агента: способность пройти Zelda или вынести всех в Street Fighter? 🤔

С одной стороны, есть VideogameBench: бенчмарк-эрудит. Он гоняет нейронки по десятку разных игр — от Civilization до Doom. Цель — проверить, насколько ИИ гибок и способен адаптироваться к совершенно разным правилам и задачам. Широта, так сказать, когнитивных навыков.

С другой — LLM Colosseum: бенчмарк только по одной дисциплине — Street Fighter III. Здесь не нужна эрудиция, здесь нужны рефлексы и тактика. Глубина понимания одной сложной системы.

Это, по сути, две разные философии тестирования ИИ. Первая проверяет общую компетентность, вторая — пиковую производительность в стрессовой среде.

Что показательнее для "интеллекта" нейросети?
🗿 — Эрудиция (VideogameBench). Универсальность важнее.
⚡️ — Рефлексы (LLM Colosseum). Глубина решает.

P.S. Технический разбор обоих подходов, уже лежит здесь ◀️

#щупаем_сорцы

Не даётся Python? Большая конкуренция? Есть альтернативы! 👍

1️⃣ YoptaScript — язык для «чётких пацанов», который транслируется в JS. Вместо банального if/else здесь используется куда более понятная конструкция: вилкойвглаз... иливжопураз.

2️⃣ В†† — для тех, кому ближе величие Древней Руси. Это набор макросов для C++, где программист — витязь, а баги — «ящеры». Соответственно, оператор break здесь называется бить_ящеров.

3️⃣ Birp (Большой Русский Питон) — полная идейная трансляция синтаксиса Python на русский. def превращается в объявить, import — в подключить. Идеально для тех, кто считает английский язык единственным недостатком питона.

4️⃣ Shakespeare Programming Language (SPL) — исходный код маскируется под пьесу Шекспира. Переменные — это персонажи, а присваивание значений происходит через оскорбления. Программа "Hello World!" начинается с того, что Гамлет говорит Ромео: You lying stupid fatherless big smelly half-witted coward!

5️⃣ Tabloid — кликбейт как Тьюринг-полный язык. Вместо print — YOU WON'T WANT TO MISS. Вместо return — SHOCKING DEVELOPMENT. А каждая программа обязана заканчиваться на PLEASE LIKE AND SUBSCRIBE.

На примеры кода можете посмотреть в статейке ◀️

На какой бы переписали свои проекты? Ах, да PLEASE LIKE AND SUBSCRIBE 👍

Наткнулся на новый ИИ-агент для VS Code — Kilo Code.

Что там под капотом?

1️⃣Мульти-агентный движ: на самом деле тут целая "команда" агентов:
▫️Orchestrator — разбивает задачи на подзадачи.
▫️Architect — планирует архитектуру.
▫️Code — пишет код.
▫️Debug — отлаживает
2️⃣ Никаких галлюцинаций (обещают!): Kilo автоматически чекает документацию библиотек и проверяет свой код на ошибки, а потом сам же их чинит. Верим, верим 😏
3️⃣ Полностью Open Source, без лок-ина. Никто не тренируется на ваших данных, вы можете использовать свои API-ключи, локальные модели или 400+ хостовых, которые они предоставляют.
4️⃣ 0% комиссии. Платите ровно столько, сколько просят OpenAI/Anthropic/Google, ни копейки сверху. А на старте ещё и до 25$ кредитов дают.

Kilo Code — это, кстати, "форк форка": он родился из Roo Code, который, в свою очередь, форкнулся от Cline. Такие дела.

🔗 Оф. сайт: kilocode.ai
🔗 Репо GitHub: github.com/Kilo-Org/kilocode

Попробуйте, отпишитесь, у меня уже рук не хватает всё новое изучать 😅

#тулбокс

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире

11 сентября (уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.

Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

🔍Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.

Сегодня у нас классическая задачка, которая отлично проверяет умение мыслить алгоритмически.

Представьте, что вам дали гистограмму — набор столбцов разной высоты. Внезапно пошел сильный дождь, и пространство между столбцами заполнилось водой.
Ваша задача — написать алгоритм, который посчитает общий объём всей скопившейся воды 🌊 для любого такого "ландшафта".

Вода может скапливаться только в "бассейнах". Границы такого бассейна — это два столбца, которые выше, чем столбцы между ними.
Ключевой момент: уровень воды в любой такой "яме" ограничен высотой самого низкого из двух столбцов-ограничителей. Если слева стена высотой 5, а справа — 3, то вода выше 3 не поднимется.

📜 Условие:
Дана последовательность неотрицательных целых чисел heights, где каждое число — это высота столбца шириной 1. Вам нужно написать функцию, которая вычисляет, какой максимальный объем воды может скопиться между этими столбцами.

➡️ Формат ввода:
- Список целых чисел heights.

⬅️ Формат вывода:
- Одно целое число — суммарный объем удержанной воды.

💡 Примеры:

Пример 1:

# Вход:
heights = [0, 2, 0, 3, 1, 0, 1, 3, 2, 1]

# Выход:
9

Пояснение: вода скапливается в нескольких "бассейнах". Между столбом высотой 2 и первым столбом высотой 3 задержится 2 единицы воды. Самый большой бассейн образуется между двумя столбами высотой 3, он удержит 7 единиц воды. Итого 9.

Пример 2:

# Вход:
heights = [4, 2, 0, 3, 2, 5]

# Выход:
9

Решаем ⤵️

#алгособес