Python/ django
58.7K subscribers
2.58K photos
199 videos
48 files
3.31K links
по всем вопросам @workakkk

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
⚡ Qwen представила Audio 3.1 - единый стек для ASR, TTS и realtime-аудио.

Главное:

* ASR лучше распознаёт языки и диалекты, убирает повторы и слова-паразиты.
* ASR-Next разделяет спикеров, ставит таймкоды, распознаёт эмоции и окружающие звуки.
* TTS поддерживает перенос голоса между языками и управление стилем, скоростью и эмоцией.
* TTS-Next генерирует сразу голос + эффекты + фон через связку LM + diffusion.
* Realtime умеет одновременно слушать и говорить с естественными перебиваниями.

Плюс сильно снизили цены: TTS ~−70%, Realtime ~−85%, ASR до −95%.


- Qwen-Audio-3.1-ASR:
https://qwencloud.com/models/qwen-audio-3.1-asr-flash-filetrans
- Qwen-Audio-3.1-Realtime:
https://qwencloud.com/models/qwen-audio-3.1-realtime-plus
🔥8👍6❤5🎉1
⚡️ OmniVoice - открытая модель озвучки с поддержкой более 600 языков.

Она умеет клонировать голос по 3–10 секундам записи и озвучивать новый текст этим голосом. Можно также задать характеристики голоса словами - например, тембр или акцент, либо позволить модели выбрать голос самой.

Для разработчиков есть Python API, CLI и локальное веб-демо. Авторы заявляют скорость генерации до 40× быстрее реального времени, но это показатель для отдельных условий запуска, а не гарантия для любого устройства.

Режим создания голоса по описанию обучали преимущественно на английском и китайском, поэтому на других языках результат может быть нестабильным.

Подойдёт для озвучки роликов, локализации и голосовых интерфейсов - особенно если нужен язык, который редко встречается в TTS-моделях.

GitHub: k2-fsa/OmniVoice: https://github.com/k2-fsa/OmniVoice
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🔥6👍4
‼️Ваши данные уже слиты.
Вопрос лишь в том, кто и как ими воспользуется.


Только в 2025 году в открытый доступ утекло более 767 миллионов строк с данными россиян. В начале 2026-го - еще 111 миллионов.
Если вы думаете, что вас это не касается, потому что у вас стоит сложный пароль - вы ошибаетесь.

Каждый день мы оставляем огромный цифровой след: от подключений к публичным Wi-Fi до метаданных в переписках Telegram. Путь в информационную безопасность всегда начинается с защиты самого себя.

🦔 Академия CyberYozh запустила бесплатный базовый курс Кибербезопасность в цифровой эре - на нем вы узнаете:
🔹 Как проверить, где именно утекли ваши данные.
🔹 Пошаговая зачистка цифрового следа в сети.
🔹 Настройка непробиваемой защиты для почты, мессенджеров и банковских приложений без заумных терминов.

Хватит надеяться на случай. Наведите порядок в своей цифровой гигиене.

👉 Пройти курс бесплатно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5🔥4❤2🎉1
Линтер для инструкций ИИ-агентов

LintLang проверяет AGENTS.md, CLAUDE.md, SKILL.md, описания инструментов и конфигурации агентов. Ищет расплывчатые инструкции, циклы без условия остановки и расхождения между описанием инструмента и его схемой.

Работает локально, без вызовов LLM. Его можно запустить перед коммитом или добавить в CI, чтобы новые ошибки в инструкциях попадали на проверку вместе с кодом.


uvx lintlang scan AGENTS.md


https://github.com/hermes-labs-ai/lintlang
10🔥9👍5❤2
🖥 Заголовки безопасности для FastAPI - одной строкой 🛡️

fastapi-security-headers добавляет к ответам приложения HTTP-заголовки: HSTS, защиту от MIME sniffing, ограничения на встраивание страниц и другие политики браузера. Подключается как ASGI middleware:


app.add_middleware(SecurityHeadersMiddleware)


Есть готовые настройки для JSON API, строгой политики и Swagger UI, чтобы /docs продолжал работать. Заголовки можно настроить под конкретное приложение или переопределить для отдельного маршрута.

GitHub - https://github.com/aletgdev/fastapi-security-headers
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Qwen-Image за 6 шагов: Viggle ускорили генерацию и редактирование в 5 раз

Viggle выложили Qwen-Image-2.1-viggle-turbo v0.2, дистиллированную версию Qwen-Image-2.1. Вместо 40 шагов модели хватает 6 проходов, и end-to-end это примерно в 5 раз быстрее. Умеет text-to-image и редактирование по инструкции с 1–3 референсами, причём без CFG.

Дистиллировали через DMD2 с distribution matching в стиле SenseFlow. Распространяется как LoRA поверх базовой модели: rank 256 на 1,3 ГБ или rank 128 на 680 МБ.

По качеству на 96 пользовательских запросах разнообразие держится на 0,98 от базы, а композиция ни разу не разошлась с оригиналом. Пик памяти в ComfyUI около 26 ГБ VRAM на 1248×832.


https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo
❤7👍6🔥5🎉1
🐍 В Python 3.15 решили мягко «похоронить» re.match()

re.match() никуда не удаляют, но для нового кода его теперь рекомендуют не использовать.

Причина простая: название функции часто сбивает с толку. re.match() проверяет совпадение только с начала строки, хотя по имени это неочевидно.

В Python 3.15 появился более явный вариант:

re.prefixmatch()

Теперь логика выглядит понятнее:

- re.search() — ищет совпадение в любом месте;
- re.prefixmatch() — только с начала строки;
- re.fullmatch() — вся строка должна совпасть полностью.

re.match() получил статус soft deprecated: он остаётся рабочим, без warning и без планов на удаление, но новый код лучше писать без него.

Проверять старое использование можно через Ruff и правило TID251.

Статья: https://hugovk.dev/blog/2026/soft-deprecating-re-match/
👍13❤6🔥6😁1🎉1
🚀 Jina-OCR-v1 разбирает целые страницы в Markdown со скоростью 2,57 страницы/с

Jina AI представила Jina-OCR-v1 - OCR-модель для преобразования документов в структурированный Markdown.

Главное:

- 91,14 на OmniDocBench v1.6;
- 83,4 на olmOCR-Bench;
- на 7,4 пункта выше DeepSeek-OCR на olmOCR-Bench;
- до 2,57 страницы/с;
- лучший throughput среди 14 протестированных систем при concurrency 32;
- сохраняет текст, формулы, таблицы и порядок чтения за один проход.

Архитектура тоже интересная: модель на 3,4B параметров использует MoE и активирует около 570M параметров на токен. Для ускорения декодирования применяется FastMTP.

Подойдёт для PDF, научных статей, отчётов, таблиц и других сложных документов, где обычного OCR уже недостаточно.

Лицензия: CC BY-NC 4.0. Для коммерческого использования нужно отдельное разрешение.

ModelScope:
https://modelscope.ai/models/jinaai/

Paper: https://modelscope.ai/papers/2609.03
👍9❤8🔥4
🖥 Примеры кода на Python 2026: лучшие практики, разбор и задачи с решениями

Python примеры кода 2026 - практическое руководство на русском языке: разбор лучших примеров кода на Python, современные паттерны Python 3.12–3.14, чистый код, асинхронность, типизация, тестирование и задачи для практики с решениями. Подходит для начинающих, junior- и middle-разработчиков, а также для подготовки к собеседованию по Python.

Ключевые темы: примеры кода Python, лучшие практики Python 2026, python для начинающих, задачи по Python с решениями, чистый код на Python, асинхронный Python, asyncio примеры, типизация в Python, pytest примеры, FastAPI пример, парсинг на Python, подготовка к собеседованию Python, Python 3.14 новые

https://github.com/justxor/python-primery-koda-2026/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥5👍2
🖥 Cayu - open-source runtime для долгоживущих ИИ-агентов на Python

Проект закрывает инфраструктурную часть работы агентов: управление состоянием, инструментами, правами доступа, секретами и восстановлением после сбоев.

Возможности:

- долговечные сессии, события и контрольные точки;
- возобновление, прерывание и разветвление запусков;
- типизированные инструменты, политики и подтверждения действий;
- лимиты расходов и учёт стоимости запусков;
- работа с субагентами и фоновыми задачами;
- управление контекстом и его сжатие;
- изолированные окружения, хранилища и секреты;
- трассировка, тесты и evals;
- панель управления на FastAPI;
- OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex и OpenAI-совместимые API.

Минимальный запуск:


pip install cayu pytest
cayu new myagent
cd myagent
pytest
cayu eval run


https://github.com/cayu-dev/cayu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥2🎉1