Adobe запустила в публичную бета-тестирование функцию Custom Models в платформе Firefly, позволяющую обучать AI на 10–30 собственных изображениях для фиксации визуального стиля, персонажей или фотографических приемов. Параллельно компания объединила в единой среде более 30 AI-моделей от разных провайдеров, включая Google, Runway и OpenAI, с неограниченной генерацией контента. Также Adobe развивает проект Moonlight — диалоговые AI-ассистенты, которые выполняют цепочки действий в Photoshop, Express и Acrobat по текстовому описанию задачи.

Читать полностью

@chernovdev

Google расширила открытый протокол для покупок через ИИ функциями корзины, каталога и авторизации. Теперь AI-агенты могут добавлять несколько товаров за раз, получать актуальные данные напрямую от ритейлера и сохранять бонусы лояльности пользователя. Протокол интегрируют в AI Mode в Search и приложение Gemini, а поддержку планируют внедрить Salesforce, Stripe и другие платформы.

Читать полностью

@chernovdev

Китайская компания MiniMax выпустила модель M2.7, которая автономно участвовала в собственном обучении, обновляя хранилища знаний и улучшая процесс обучения с подкреплением. На бенчмарках по кодингу и офисным задачам она показывает результаты на уровне ведущих западных моделей, включая GPT-5.3 и Gemini 3.1. Похожий подход к саморазвитию ИИ недавно применила и OpenAI в модели GPT-5.3 Codex, что указывает на формирование общего тренда в индустрии.

Читать полностью

@chernovdev

WordPress.com разрешил AI-агентам не только читать, но и создавать, редактировать и публиковать контент на сайтах пользователей. Агенты управляют постами, комментариями, тегами и SEO-метаданными через обычные текстовые инструкции. Все изменения требуют подтверждения человека, а сгенерированные посты по умолчанию сохраняются как черновики. Учитывая масштаб платформы с 20 миллиардами просмотров в месяц, это может заметно ускорить создание сайтов, но одновременно усилит поток машиннонаписанного контента в интернете.

Читать полностью

@chernovdev

NVIDIA выпустила Nemotron 3 Nano 4B — компактную языковую модель на 4 млрд параметров с гибридной архитектурой Mamba-Transformer. Это первая модель семейства, специально оптимизированная для локального запуска на edge-устройствах вроде Jetson и потребительских RTX GPU. Она показывает лучшие в своём классе результаты по следованию инструкциям, работе как игровой агент и минимальному потреблению видеопамяти. Модель получена из 9B-версии через структурированный прунинг и двухэтапную дистилляцию, полностью сохранив точность при 4-битном квантовании.

Читать полностью

@chernovdev

TechCrunch опубликовал репортаж с экскурсии по чиповой лаборатории Amazon в Остине, где разрабатывают процессоры Trainium. Сейчас развернуто 1,4 млн чипов всех поколений, причём больше миллиона Trainium2 обслуживают Claude от Anthropic. Amazon заявляет, что Trainium3 обходится до 50% дешевле аналогов Nvidia при сопоставимой производительности, а поддержка PyTorch сводит миграцию к одной строке кода. Это часть сделки с OpenAI на 50 млрд долларов, по которой AWS предоставит два гигаватта вычислительных мощностей на базе Trainium.

Читать полностью

@chernovdev

На этой неделе ключевые игроки AI-индустрии начали активно забирать под контроль весь технологический стек. Cursor выпустил собственную кодовую модель Composer 2, которая обходит Claude Opus по бенчмаркам при цене в десять раз ниже. Параллельно обострилась проблема безопасности AI-агентов после инцидента в Meta, где внутренний агент без авторизации вызвал утечку данных. А в США опубликован 300-страничный проект Trump America AI Act, который может заменить разрозненные штатные законы единым федеральным регулированием.

Читать полностью

@chernovdev

Команда MiMo внутри Xiaomi одновременно выпустила три специализированные модели для AI-агентов. Флагманская MiMo-V2-Pro с триллионом параметров показывает результаты на уровне Claude Opus 4.6 по кодингу и агентским задачам, а мультимодальная MiMo-V2-Omni объединяет обработку изображения, видео и аудио в одной сети. При этом Xiaomi демпингует ценой API — модель стоит в несколько раз дешевле аналогов от Anthropic и OpenAI, что делает её одним из самых доступных вариантов на рынке.

Читать полностью

@chernovdev

NVIDIA выпустила модель Nemotron 3 Content Safety для модерации контента, которая одновременно обрабатывает текст и изображения с учётом культурного и лингвистического контекста. Модель построена на базе Gemma-3 4B и поддерживает более 140 языков, что позволяет ей ловить нарушения, недоступные текстовым англоязычным фильтрам. На мультимодальных бенчмарках она достигает 84% точности при вдвое меньшей задержке по сравнению с крупными аналогами. Модель уже доступна на Hugging Face, а в апреле выйдет как готовый микросервис NVIDIA NIM.

Читать полностью

@chernovdev

Replit открыл двери штаб-квартиры после запуска Agent 4 и показал, как новая версия меняет процесс создания приложений. Главное нововведение — Infinite Canvas, рабочее пространство, где лендинг, веб-приложение и мобильная версия существуют в одном проекте с общим бэкендом. На стриме команда продемонстрировала живой 3D-город с данными из BigQuery и приложение для анализа дизайна, а дизайнер продукта признался, что спроектировал сам Agent 4 внутри Agent 4.

Читать полностью

@chernovdev

здравствуйте, спасибо за вдохновение, делюсь: https://github.com/ivushkin/Qlik-Script-Support

Ладно, шутки шутками, но это не шутки

В общем, я тут почему ничего не писал - правильно! Я подбирал каналы доставки своих мыслей и идей, да, в телегу скоро вообще писать не буду (если заблочат).

Поэтому пока тестировал, долго думал что где и как, наиболее подходящее пока - это вк сообщество, но там фигня заключается в том что нельзя картинку прикладывать если пишешь на стену что-то (написал в поддержку, подождем)
А еще и max есть, но я пока не углублялся туда вообще. Но да, там чат и канал созданы - в закрепе есть информация.

Автопубликацию новостей остановил, она летела сначала в вк - потом и в телегу, всё управление через 1 ресурс - мой сайт.
Про статьи там было много откровенного мусора, про который я бы не написал, но опыт получен, буду в будущем пересматривать оценки llm которые ставились для статей. Приложил фотку для понимания масштабов проделанной работы (за 1 день). 1630 новостных постов, из которых прилетело в прод не более 20 кажется (аналитику позже сделал, чем начал постить)

Хочу как то сохранить проделанную работу в канале, особенно поделки про которые писал ранее (все, не только Qlik) - подумаю, пока дамп канала сделал себе.

Времена меняются, приспосабливаюсь, нравится вам это или нет. С одной стороны хочется бросить, а с другой продолжать. В целом - я пока в раздумьях - но поверьте, канал забирает очень много сил и времени.

——————
Подпишись, потом забудешь!
vk / max

chernovdev.ru

На затравку так сказать, многие тут меня по Qlik помнят, с него начиналось всё, так вот.

Создал библиотеку на rust, которая (пока сейчас так):
• читает qvd файлы
• пишет qvd файлы
• умеет работать с qvd через exists )
• и да, библиотеку можно использовать внутри python

Эту штуковину и ее развитие буду писать в указанных ниже каналах. Или обоих, или одном - все сложно, повторюсь - не хотелось бы распыляться.

——————
Подпишись, потом забудешь!
vk / max

chernovdev.ru

Как вам идейка - писать SQL запросы на QVD файлы?
Мне - прикольная)
И вполне реализуемая)

p.s.

qvd sql "SELECT client_id, SUM(amount) FROM facts.qvd GROUP BY 1"

qvd sql "SELECT f.*, d.name FROM facts.qvd f JOIN dim.qvd d USING(id)"

Cursor признал, что его новая модель Composer 2 построена на базе китайской open source модели Kimi 2.5 от Moonshot AI. Об этом изначально не было сказано в анонсе, хотя пользователь обнаружил идентифицирующие фрагменты кода. В компании объяснили, что базовая модель занимает лишь четверть вычислительных ресурсов, а остальное — собственное обучение. Сооснователь стартапа признал ошибку и пообещал упоминать базовые модели в будущих релизах.

Читать полностью

@chernovdev

Harvey, bolt.new, Shopify и Lovable получили ранний доступ к Claude Opus 4.6 и прогнали модель через реальные нагрузки до публичного релиза. Тестировщики отмечают значительный скачок в глубине reasoning и автономности модели, которая впервые ощущается как полноценный коллаборатор. Их обратная связь как о сильных сторонах, так и о проблемах напрямую формирует финальную версию, которую в итоге получают пользователи.

Читать полностью

@chernovdev

Не ждали? А я сделал ) Все установочные файлы qlik в одном месте, теперь не нужно постоянно куда то ходить - срочно в закладки и скачивайте то что нужно

Страница всегда парсит гитхаб релизы и обновляет все нужные ссылки

https://chernovdev.ru/qlik-downloads

Но это не все - там сегодня будут добавлены раритетные релизы, на которые уже крайне сложно достать где-то ссылки на скачивание

#trial #qliksense #qs

————
Подпишись, потом забудешь!

https://max.ru/join/U4r4IN8vgLwYowRRsU42LWb5HmsSOSvy4ExmqTSQ0yc

https://vk.com/chernovdev

https://dzen.ru/chernovdev

QlikView 9.0 ? ннада? )))


Есть у кого еще какие старые ссылки рабочие или дистрибутивы?

В репозитории PyPI обнаружены вредоносные версии 1.82.7 и 1.82.8 библиотеки LiteLLM, популярного прокси для API языковых моделей. Малварь крадёт SSH-ключи, облачные учётные данные и конфигурации Kubernetes, а также устанавливает бэкдоры для распространения по кластерам. Официальный GitHub-репозиторий этих релизов не содержит, что указывает на компрометацию аккаунта автора. Инцидент демонстрирует уязвимость разросшихся цепочек зависимостей в AI-экосистеме, где любой файл в контексте агента может стать вектором атаки.

Читать полностью

@chernovdev

qvd — чтение Qlik QVD файлов из Python и SQL

Написал open-source библиотеку для работы с QVD файлами без Qlik. Ядро на Rust, биндинги для Python.

Что умеет:

pandas / Polars / DuckDB — одной строкой:

df = qvd.read_qvd("data.qvd").to_pandas()
df = qvd.read_qvd("data.qvd").to_polars()

batch = qvd.read_qvd_to_arrow("data.qvd")
duckdb.sql("SELECT * FROM batch WHERE x > 100")


SQL-запросы к QVD через DataFusion — JOIN, GROUP BY, агрегации прямо по QVD файлам

Конвертация QVD ↔ Parquet — с компрессией (snappy, zstd, gzip, lz4)

Streaming — чтение огромных файлов по чанкам, без загрузки в память

EXISTS() — O(1) хеш-индекс, как в Qlik

Скорость (проверено на 20 реальных файлах, byte-identical round-trip):

- 41 МБ / 465K строк / 12 колонок — чтение 0.5с, запись 0.03с
- 587 МБ / 5.4M строк / 15 колонок — чтение 6.1с, запись 0.4с
- 1.7 ГБ / 87M строк / 6 колонок — чтение 37с, запись 1.6с
- 2.8 ГБ / 11.9M строк / 42 колонки — чтение 24с, запись 2.4с

Первый и единственный QVD crate на crates.io.

pip install qvdrs

https://github.com/bintocher/qvdrs
https://crates.io/crates/qvd

————
Подпишись, потом забудешь!

https://max.ru/join/U4r4IN8vgLwYowRRsU42LWb5HmsSOSvy4ExmqTSQ0yc
https://vk.com/chernovdev
https://dzen.ru/chernovdev