Недавно писал о запуске курса по DL от Эндрю Ына, а тут ещё один подгон от него 👍

Его новый курс на DeepLearning.AI посвящен Agentic AI.

В курсе разбирают 4 ключевых паттерна, на которых все это строится:
1️⃣ Reflection — ИИ сам проверяет и улучшает свою работу. Автоматизированное код-ревью на стероидах.
2️⃣ Tool Use — Нейронка получает доступ к реальному миру: к базам данных, API, веб-поиску и выполнению кода. Она не просто генерирует текст, а работает.
3️⃣ Planning — Система декомпозирует сложную задачу на шаги и следует плану, адаптируясь по ходу дела.
4️⃣ Multi-Agent — Несколько специализированных ИИ-агентов работают в команде, каждый над своей частью общей задачи.

Курс для тех, у кого уже есть средний уровень в Python и базовое понимание LLM.

#левел_ап

Техно-олигархи ведут войну против работников. И ChatGPT — их главное оружие 🔫

В США сенатор Берни Сандерс выпустил отчёт о том, как AI и автоматизация могут оставить без работы почти 100 млн американцев в ближайшие 10 лет.

С 1973 года производительность труда в США выросла на 150%, а корпоративные прибыли — на 370%. А что с зарплатами? Реальные доходы среднего работника упали почти на $30 в неделю. Весь профит ушёл наверх.

ИИ в этой схеме — просто новый, более эффективный инструмент для перекачки денег.
🟣Amazon, Walmart, JPMorgan открыто заявляют инвесторам, что ИИ позволит им "оптимизировать" (читай: порезать) штат.
🟣 AI-стартапы типа Salesforce и Artisan прямо рекламируют "цифровую рабочую силу", чтобы "перестать нанимать людей".
🟣Компании по беспилотным грузовикам называют высокие зарплаты водителей "проблемой", которую их технология решает.

👀 Кого скосят в первую очередь:
⏺ Работники фастфуда: -89%
⏺ Бухгалтеры и аудиторы: -64%
⏺ Водители-дальнобойщики: -47%

И да, разработчики ПО в списке тоже есть – минус 54% рабочих мест.

А самая мякотка в том, что исследование и прогноз делали... на базе модели ChatGPT. Нейронка посчитала, как нейронки оставят людей без работы 🤡

Сандерс, конечно, предлагает свои социалистические решения: 32-часовая рабочая неделя без потери в з/п, "налог на роботов", передача акций работникам и места в совете директоров.

Верите в такой сценарий? 🥲

Там 3.14 релизнулся ☕️

Писал, что нового, здесь: Python 3.14: что нового ждет разработчиков? 📖

Кто уже успел ночью обновиться? 🥱

🧠 Меньше — значит больше? Нейронка на 7МБ уделывает LLM-гигантов.

Пока все меряются миллиардами параметров, появилась моделька TRM (Tiny Recursive Model) размером всего в 7Мб, которая решает сложные логические головоломки лучше, чем гиганты вроде Gemini.

Идея проста: вместо того чтобы строить монструозную сеть, которая "думает" один раз, TRM использует крошечную двухслойную сетку, которая итеративно и рекурсивно улучшает свой собственный ответ. Она буквально "перепроверяет" и "додумывает" решение шаг за шагом.

Что по цифрам?
- На жестких головоломках ARC-AGI-2 (где Gemini 2.5 Pro набирает жалкие 4.9%) эта малышка показывает 7.8%.
- На экстремальных Судоку — 87% точности против 55% у своего более сложного предшественника.

И все это при размере <0.01% от типичной LLM.

И это полноценный опенсорс-проект на PyTorch. Авторы просто взял предыдущую сложную модель, выкинул из нее всю "биологически-инспирированную" шелуху, оставил рабочую суть — и внезапно все заработало в разы лучше.

Оказывается, изящная архитектура может быть эффективнее принципа "scale is all you need" для специализированных задач.

👉 Ссылка на статью
👉 Ссылка на репозиторий с кодом

#годный_опенсорс

Что-то пора воскрешать идею закрытого ТГ-канала с полезными онлайн-встречами, которая была несправедливо мной похоронена в том году 🤔

Надеюсь, там кто-то для себя найдет пользу ☕️

А пока помогите мне определиться с названием.

До конца года постараюсь стартовать 🔜

🔬 Когда-нибудь пробовали воспроизводить код из научных статей или использовать его в своих проектах?

Теперь можно натравить на него рой AI-агентов, которые сами разберутся в зависимостях, отрефакторят код, покроют его тестами и завернут в удобный API.🔥

Именно это и делает Paper2Agent — система, которая берет ссылку на GitHub и превращает научную статью из статичного PDF в интерактивного AI-помощника.

На выходе вы можете просто сказать ассистенту:

Проанализируй мои данные экспрессии генов методом из статьи Х, рассчитай 95% доверительный интервал для гена Y.

И он это сделает.

Под капотом — целый конвейер из специализированных агентов. Разобрал всю архитектуру этой системы:
➡️ Paper2Agent: превращаем репозиторий научной работы в AI-агента

#годный_опенсорс

Конец эпохи 📉

Согласно свежему исследованию hh, айтишники больше не самая престижная каста в стране.

В 2024 году 51% россиян мечтали «войти в айти».
В 2025-м — 32%.

Кто же занял трон? Внезапно, квалифицированные рабочие. Престиж заводских спецов взлетел с 12% до 45% всего за год. На втором месте инженеры. Программисты скатились на третье.

И вот самое интересное — почему.
Причины просты:
1. Реальная незаменимость. Айтишник не выточит деталь, а сварщик — сварит.
2. Дикий спрос на рынке труда.
3. Зарплаты, которые внезапно стали конкурентными, а то и выше айтишных.

Пока вчерашние курсанты сражались в битвах за оффер на 50к, проходя 26 этапов собеседований, зарплаты условного оператора станка с ЧПУ или электромеханика тихо и уверенно росли.

Перегретый рынок, орды джунов привели к девальвацию профессии в глазах общества.

Также в исследовании говорится, что люди не верят в замену рабочих нейросетями. Зато прямо упоминается, что ИИ уже лишает работы ИТ-специалистов, особенно программистов.

Дождёмся на нашем веку ещё одного золотого века профессии? 😏

#денюжки