🌌 xAI готовит Grokipedia — открытую базу знаний, где миссия одна: правда.

📖 Что известно:
- Это будет полностью открытый репозиторий знаний без ограничений на использование.
- Основан только на проверенных фактах и правде.
- Задуман как источник, которому смогут доверять и люди, и ИИ.

✨ Почему это важно
Grokipedia — часть миссии xAI: понять Вселенную и дать доступ к истине в её чистейшей форме.

🔮 Grokipedia уже близко...

#xAI #AI #knowledge #opensource

🔥 7 бесплатных интерактивов для аналитиков

Эти сервисы — не просто игрушки, а мощные симуляторы, которые помогают прокачивать аналитику через практику.
Они отлично подходят для подготовки к собеседованиям, изучения новых концепций или просто для того, чтобы «залипнуть» с пользой.

Вот подборка, в которую я сам возвращаюсь снова и снова:

1️⃣ Симулятор стартапа — teachmegrow.com

2️⃣ A/B-тесты на практике — lukasvermeer.nl/confidence

3️⃣ Эволюция доверия — notdotteam.github.io/trust

4️⃣ UX-игра на внимательность — cantunsee.space

5️⃣ UX Arcade — uxcel.com/arcade

6️⃣ Вероятности и статистика на пальцах — seeing-theory.brown.edu

7️⃣ Алгоритмы в картинках — visualgo.net

💡 Сохраняйте, проходите и делитесь с коллегами — это реально полезный интерактив.

🌍 MENLO: From Preferences to Proficiency

Новый фреймворк и датасет для оценки и моделирования качества ответов LLM, максимально приближенного к "родной речи", сразу на 47 языках.

Идея вдохновлена принципами audience design - то есть адаптацией модели под разные аудитории и культурные контексты.

📄 Статья: arxiv.org/abs/2509.26601
🤗 Датасет: huggingface.co/datasets/facebook/menlo

🐦 X открыл исходники алгоритма "For You"

Как работает лента рекомендаций в 7 шагах:

1️⃣ Сырые данные (вход):
- соцграф (кто кого фолловит),
- вовлечённость (лайки, ретвиты, ответы, закладки),
- данные о пользователе (клики, профиль, поведение).

2️⃣ Feature Engineering:
- GraphJet — граф твитов в реальном времени
- SimClusters — объединение в коммьюнити ("AI Twitter", "NBA Twitter")
- TwHIN — карта связей пользователь↔твит
- RealGraph — сила связей
- TweepCred — скоринг доверия
- Trust & Safety сигналы

3️⃣ Candidate Sourcing (Home Mixer):
Разные миксеры (CR Mixer, UTEG, FRS) вытягивают твиты из разных пулов → больше разнообразия.

4️⃣ Heavy Ranker (ML-модель):
Нейросеть предсказывает, что вам зайдёт: лайки, ретвиты, ответы, время чтения.

5️⃣ Фильтры и эвристики:
- социальное доказательство
- разнообразие авторов
- блок спама/NSFW/мутов
- баланс контента
- защита от «замыливания»

6️⃣ Микс:
Рекламные твиты + рекомендации «кого фолловить» → в ленту.

7️⃣ Что это значит для вас:
- выбери нишу
- пиши ценные посты
- отвечай по делу в своей теме
→ вырастишь аудиторию и найдёшь людей/идеи для бизнеса.


https://github.com/twitter/the-algorithm

#Twitter #ForYou #AI #RecommenderSystems

🛠️📊 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

У вас есть 404 секунды, чтобы разобраться, зачем ML-разработчикам нужен MCP

Model Context Protocol — это опенсорсный стандарт, который позволяет LLM напрямую взаимодействовать с IDE, таск-трекерами, БД и другими сервисами.

То есть агент может не только писать код, но и:
— ставить задачи в трекере,
— запускать автотесты,
— проверять безопасность,
— деплоить в облако.

Больше никаких «костылей» с отдельными интеграциями — один протокол закрывает весь цикл ML-разработки.

Подробнее — в выпуске «404 секунды» на YouTube или VK Видео

🤖 ByteDance Seed представил **AgentGym-RL** — новый единый фреймворк для обучения агентов с подкреплением.

🔹 Первый универсальный RL-фреймворк для обучения агентов в многошаговых задачах (без SFT).
🔹 Модульная и расширяемая архитектура: web, поиск, игры, embodied-среды и научные задачи.
🔹 Агенты достигают и даже превосходят коммерческие модели на 27 задачах.

▪proj: https://agentgym-rl.github.io
▪repo: https://github.com/woooodyy/AgentGym-RL

#RL #AI #ByteDance #AgentGym #ReinforcementLearning #Agents