Frontend Hash
3.36K subscribers
229 photos
31 videos
2 files
387 links
Download Telegram
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇

🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data

🖥 Python: t.me/pythonl

🖥 Linux: t.me/linuxacademiya

🖥 C++ t.me/cpluspluc

🖥 Docker: t.me/DevopsDocker

🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii

🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec

👣 Golang: t.me/Golang_google

🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml

🖥 Javascript: t.me/javascriptv

🖥 C#: t.me/csharp_ci

🖥 Java: t.me/javatg

🖥 Базы данных: t.me/sqlhub

👣 Rust: t.me/rust_code

🤖 Технологии: t.me/vistehno

💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable

💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot

📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

🖥Подборка по Golang: https://xn--r1a.website/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi

⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Домен ai.com продали за 70 млн. долларов.

Рынок доменных имен зафиксировал абсолютный исторический рекорд. Покупателем выступил Крис Маршалек, сооснователь и CEO биржи crypto.com, и, по слухам, вся сумма сделки была выплачена в криптовалюте.

Предыдущий публичный рекорд удерживал voice.com, проданный в 2019 году за 30 млн.


Маршалек купил его под конкретный продукт, официальный запуск которого запланирован на 8 февраля этого года и под это событие, якобы, уже закуплена реклама во время трансляции Суперкубке США на канале NBC тоже, кстати недешевая тема.

На ai.com будет платформа агентного ИИ. В анонсе на сайте домена говорится, что агенты проекта смогут отвечать на вопросы, торговать акциями, управлять календарем, вести переписку и обновлять профиль в приложениях для знакомств от лица пользователя.

Другая сторона этой истории в том, что покупка ставит точку в многолетней чехарде спекуляций вокруг владельцев ai.com.

Домен был зарегистрирован 4 мая 1993 года, а с середины 2000-х до 2021 года находился в портфеле Future Media Architects.


В сентябре 2021 года его выкупил анонимный игрок «из сферы NFT» (тогда брокеры оценивали актив в районе 11 млн.), после чего начался период странных редиректов, вводивших тематические сообщеста в заблуждение.


Февраль 2023 года: трафик с ai.com начал идти напрямую на ChatGPT, из-за чего СМИ практически поженили домен с OpenAI.


В августе 2023 редирект сменился на проект xAI, а позже переадресация вела то на Gemini, то, внезапно, на DeepSeek в феврале 2025 года.


Анализ записей WHOIS показывает, что юридически ни OpenAI, ни Маск, ни Google, скорее всего, никогда не владели самим доменом, менялись только целевые URL.

Теперь же ситуация прояснилась окончательно: актив официально в руках команды Маршалека, который планирует пилить AGI по той же модели, по которой в свое время продвигал идею криптовалют.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👣 Большинство изучают Go ради синтаксиса.

Ты научишься писать сервисы, которые работают в продакшене.

Это не про «Hello, World» и горутины ради галочки.
Это про бэкенд на Go, который:

* выдерживает нагрузку
* обрабатывает тысячи запросов одновременно
* работает быстро и стабильно
* легко масштабируется
* выглядит как реальный сервис, а не учебный проект

Ты начнёшь видеть Go не как язык, а как инструмент для построения систем.

В итоге ты сможешь:

* писать высоконагруженные API
* создавать микросервисы
* работать с базами данных и очередями
* разбираться в конкурентности и производительности
* брать коммерческие backend-проекты

Это навык, который ценится на рынке.
Не «знаю Go», а умею делать быстрые и надёжные сервисы.

🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/274119/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Multi Colored Text with CSS

Раскраска текста диагональными цветными полосами. На чистом CSS.

https://codepen.io/TajShireen/pen/YzZmbep
👍1
⚠️ В России всё чаще блокируют Telegram и другие зарубежные сервисы.

Это значит, что многие IT-ресурсы, каналы и источники новостей могут стать недоступны в любой момент.

Если вы хотите оставаться в курсе технологий, AI и новых фреймворков, лучше заранее иметь альтернативную площадку.

Мы собрали лучшие IT-каналы в MAX, где публикуются:

новости развития AI
новые фреймворки и инструменты
полезные ресурсы для разработчиков
разборы технологий и трендов

ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max Python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci

https://uproger.com/luchshie-kanaly-v-max-po-it-i-ii-podborka-2026-goda/
👎41👍1🔥1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Американские сенаторы потребовали от ByteDance закрыть видеогенератор Seedance.

Сенаторы Конгресса США направили письмо CEO ByteDance с требованием немедленно остановить работу Seedance 2.0. По их словам, это наиболее очевидный случай нарушения авторских прав среди продуктов ByteDance: приложение генерирует видео с реальными людьми и персонажами без разрешения правообладателей.

В письме сенаторы привели примеры: ролики с Томом Крузом, Брэдом Питтом и персонажами сериала «Очень странные дела». ByteDance ответил стандартно: компания уважает интеллектуальную собственность и уже принимает меры для усиления защиты.

Ситуация отражает нарастающее давление Конгресса на ИИ-компании, особенно китайские. При этом законодательного регулирования отрасли в США до сих пор нет.
cnbc.com

✔️ Mistral AI запускает корпоративную платформу обучения ИИ-моделей полного цикла.

Новое решение, Forge, позволяет компаниям разрабатывать и улучшать модели на собственных закрытых данных. Платформа поддерживает весь ML-пайплайн от претрейна до SFT, DPO и тонкой настройки через RL. Инструментарий работает как с классическими плотными моделями, так и с архитектурой MoE, включая мультимодальный ввод.

Развернуть тренировочные сессии можно на мощностях Mistral или на локальных GPU-кластерах. В последнем случае компания платит только за лицензию на софт, а Mistral не имеет никакого доступа к обучающей выборке. В Forge также встроены конвейеры для сбора и генерации синтетических данных.

Платформа спроектирована по принципу «agent-first». Forge предоставляет программные интерфейсы, с помощью которых автономные ИИ-агенты (встроенный Mistral Vibe) могут самостоятельно планировать задачи, запускать обучающие эксперименты и подбирать оптимальные гиперпараметры без прямого участия инженеров.
mistral.ai

✔️ Google AI Studio обновил тарифы Gemini API и добавил лимиты расходов.

В Google AI Studio появились Project Spend Caps. Теперь можно задать жесткий месячный бюджет на Gemini API для каждого конкретного проекта. Поставили лимит - он работает, пока сами его не поменяете.

Систему тарифов тоже поменяли. Апгрейд до следующего уровня теперь происходит автоматом. Больше пользуетесь API, платите без задержек - получаете больше квот. Заодно Google снизил минимальные требования расходов для перехода на высокие уровни.

Из других обновлений: настройка биллинга теперь доступна прямо в Google AI Studio без переключения между вкладками, появились дашборды для мониторинга rate limits (RPM, TPM, RPD), суточной разбивки расходов по проектам и моделям, а также детальной статистики по токенам и ошибкам.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Manus сделал десктопное приложение My Computer.

Вслед за Perlpexity, Manus анонсировал ИИ-агента, который работает напрямую с файлами и приложениями на ПК. Агент выполняет команды в терминале: сортирует файлы, переименовывает документы, запускает приложения, пишет код и умеет использовать локальный GPU для обучения моделей или инференса.

Manus интегрирован с Gmail и Google Calendar — это позволяет строить сценарии, где агент берёт файл с локального диска и сразу отправляет его по почте. Каждая команда требует подтверждения пользователя: можно разрешить выполнение один раз или добавить задачу в список доверенных. Приложение доступно для macOS и Windows.
manus.im

✔️ Rakuten релизнула японскую модель и сразу попала в скандал.

Компания опубликовала Rakuten AI 3.0 - языковую модель для японского языка. В пресс-релизе заявлено, что модель превосходит GPT-4 в ряде бенчмарков: знание японской культуры, истории и следование инструкциям. В основе - открытые модели сообщества и собственные данные Rakuten. Однако, пользователи в X нашли в конфигурационном файле на Hugging Face строку, явно указывающую на Deepseek. Помимо этого, в ответах на чувствительные вопросы модель демонстрирует скорее прокитайскую, чем прояпонскую позицию.

Это вызвало волну критики: действительно ли модель является японской разработкой, если в ее основе лежит DeepSeek. Rakuten пока не дала официальных пояснений.
rakuten.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Как установить OpenClaw с нуля – пошагово

OpenClaw - это персональный AI-ассистент, который ты запускаешь на своих устройствах. Он работает через Gateway, умеет подключаться к разным каналам вроде Telegram, WhatsApp, Discord и другим, а основной рекомендованный путь установки сейчас – через CLI с последующим запуском onboarding.

https://uproger.com/kak-ustanovit-openclaw-s-nulya-poshagovo/
👍1
Как Claude превратил $300 в $2 382 780 за 4 месяца: разбор арбитражного бота на Polymarket


В декабре 2025 года на Polymarket появился кошелёк с балансом $313. Никто не обратил внимания. Но за следующие четыре месяца бот, работающий на базе Claude AI от Anthropic, совершил 26 738 сделок с win rate 98% и превратил стартовый депозит в $2 382 780. Каждая транзакция верифицируется on-chain - данные публичны и неизменны.

https://uproger.com/soobshhenie-otpravlennoe-polzovatelem/
Forwarded from Machinelearning
👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения.

Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.

Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.

Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.

Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.

Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.

В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.

По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.

Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.

С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:

• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти

Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!

На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.

https://github.com/facebookresearch/sam3

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #llm #cv #python
👍2
⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее.

Осталось одно: сесть и выучить.

Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».

6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.

48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250
1👍1
ИИ решил задачу Эрдёша за 80 минут. Люди тратили на неё годы

GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи про primitive sets - наборы чисел, где ни одно число не делит другое.

Пример простой:
• {2, 3, 5} работает
• {2, 4} ломается, потому что 2 делит 4

На этом простота заканчивается. Дальше начинается сложная теория чисел, связанная с простыми числами и факторизацией.

Конкретно эта задача про то, как такие наборы ведут себя в целом. Не один пример, а общая структура и ограничения.

Контекст важный. Один из главных экспертов по теме, Jared Lichtman, разбирал эту задачу около 7 лет вместе с топовыми математиками. Это не забытая проблема, её активно пытались решить.

ИИ справился примерно за 80 минут.

Все десятилетиями шли через один и тот же подход. Аналитика плюс вероятностные методы. Это стало негласным стандартом.

Модель просто отказалась от этого пути и осталась в чистом анализе, используя веса фон Мангольдта.

Фактически она пошла дорогой, которую люди игнорировали из-за математической интуиции и привычек.

В результате получилось не просто решение, а аккуратное доказательство, которое потенциально упрощает более широкий класс задач.

Если это подтвердится, это повлияет не на одну задачу, а на целый кусок теории чисел.

Похоже, что модели начали находить не только ответы, но и неожиданные идеи, которые люди системно пропускали.

https://x.com/jdlichtman/status/2044298382852927894
4🔥1
🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»

Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.

IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.

Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.

ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.

А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.

Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1🔥1
🎥 Редактируй видео с помощью Claude Code

video-use — это инструмент для редактирования видео, который использует ИИ для автоматизации процесса. Просто поместите сырые кадры в папку, общайтесь с Claude Code и получайте готовое видео без лишних настроек.

🚀 Основные моменты:
- Удаляет лишние слова и паузы
- Автоматическая цветокоррекция сегментов
- Добавляет субтитры и анимации
- Оценивает качество на каждом этапе
- Сохраняет память о сессиях

📌 GitHub: https://github.com/browser-use/video-use
🎨 Инструмент для создания высококачественного HTML-дизайна

cc-design — это мощный инструмент, встроенный в Claude Code, который помогает создавать интерактивные прототипы, слайды, лендинги и визуальные макеты. Он предлагает структурированный подход к дизайну с акцентом на проверку фактов и планирование, что делает процесс более эффективным и предсказуемым.

🚀Основные моменты:
- Высокая точность в дизайне с проверкой фактов
- Структурированный рабочий процесс с четким планированием
- Поддержка множества форматов вывода: от прототипов до анимаций
- Применение 20 философий дизайна и 8-слойной структуры
- Интеграция с 68+ системами брендов для клонирования стилей

📌 GitHub: https://github.com/ZeroZ-lab/cc-design

#javascript
🤔1
Разрываем интернет на Rust: свой многопоточный веб-краулер за вечер

Краулер это один из тех проектов, где Rust показывает свою истинную мощь. Тысячи одновременных соединений, разбор HTML, работа с очередями и разделяемым состоянием, жесткие требования по памяти. На Python вы быстро упрётесь в GIL, на Go получите хорошую производительность, но на Rust с tokio вы выжимаете из одной машины всё возможное. Сегодня построим краулер, который обходит сайт в несколько потоков, уважает robots.txt, ограничивает глубину, дедуплицирует ссылки, извлекает текст и заголовки страниц и складывает всё в JSONL файл. Это не игрушка. С небольшими допиливаниями вы сможете пихать в него миллионы URL.

Что именно мы строим
Разберёмся, что именно нам нужно от краулера. На вход он получает стартовый URL, максимальную глубину обхода и число параллельных рабочих. Дальше он качает страницы, вытаскивает ссылки из тегов a, фильтрует их по домену, чтобы не убежать на весь интернет, добавляет новые URL в очередь и записывает результат в файл. Главная идея схемы: один поставщик задач, много рабочих, один писатель результатов, и всё это связано каналами mpsc из tokio. Блокирующих вызовов нет, разделяемых мьютексов минимум.

https://uproger.com/razryvaem-internet-na-rust-svoj-mnogopotochnyj-veb-krauler-za-vecher/
🔥1