📚Python Books
33.2K subscribers
1.15K photos
5 videos
93 files
1.14K links
📚Python библиотека

admin - @workakkk

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@programming_books_it - бесплатные it книги

@pythonl - 🐍

@ArtificialIntelligencedl - AI

@datascienceiot - ml

РКН: clck.ru/3FmsTi
Download Telegram
📓 Лейденский университет выложил бесплатный учебник по ИИ-агентам на 472 страницы

Учебник Agentic Large Language Models на 472 страницы: от токенизации до мультиагентных систем, с практическими кейсами и сайтом курса.

Что внутри
Книга разбита на семь частей. Первая посвящена языковому моделированию: токенизация, эмбеддинги, механизм внимания, весь пайплайн обучения от сбора данных до выравнивания, законы масштабирования, маленькие модели и энергопотребление. Вторая рассказывает о рассуждениях: chain of thought, саморефлексия, мультимодальные модели, vision-language-action модели для роботов, модели мира и метаобучение.

https://uproger.com/agentic-llm-uchebnik-leiden/
👨🏻‍🎓Хотите сменить профессию, но не знаете, с чего начать?
Кибербезопасность можно освоить с нуля!


Академия CyberYozh помогает войти в профессию людям разного возраста и с разным опытом, а потом помогает с трудоустройством:
🔹 есть карьерный модуль
🔹 резюме под нужную позицию
🔹 тестовые собеседования и консультации с HR.

Начать можно с бесплатной карьерной консультации.
На ней расскажут, как устроено обучение, какие направления есть в профессии (пентест, защита, SOC-аналитика) и с чего лучше стартовать именно вам.

Есть рассрочка: первые 6 месяцев платежи вносить не нужно. Подробные условия объяснят менеджеры.

👉 Записаться на консультацию
ИИ научили «телепатии»: модели передают друг другу внутренние представления вместо текста

Обычно один ИИ-агент пишет сообщение, а второй читает его и заново обрабатывает. Swarm Telepathy, или SwaT, позволяет передавать KV-кеш - внутренние данные, которые модель накапливает при обработке контекста.

Особенность метода - обмен между разными семействами моделей. Обучаемый преобразователь адаптирует кеш отправителя для получателя, позволяя пропустить повторную обработку переданного контекста.

В экспериментах, объединяющих SwaT со сжатием KV-кеша, авторы получили в среднем на 40% выше точность и в четыре раза меньше времени, чем при текстовом общении. Проверки охватили 17 бенчмарков, 12 моделей и шесть семейств.

Ещё интереснее эксперимент с изображениями: модель со зрением передавала информацию текстовой модели, и та отвечала на вопросы о картинке точнее, чем после получения текстового описания.

При этом веса обеих моделей оставались замороженными. Для обучения связующего механизма потребовалось менее 50 млн токенов и менее одних GPU-суток. Это результаты исследовательских тестов, а не универсальное ускорение любых агентов.

https://arxiv.org/abs/2610.15095
Зачем вам Hugo и Jekyll? На Python теперь можно собрать статический сайт в три строки

Разработчик nanodjango показал, как превратить Django в генератор статических сайтов без сложной конфигурации и десятков файлов.

Всё приложение:


from nanodjango import Django

app = Django()
app.pages("/", path="pages")


Устанавливаем зависимости:


pip install nanodjango django-nanopages django-distill


Теперь достаточно положить Markdown-файлы в папку pages/. Они автоматически превращаются в страницы с поддержкой Django-шаблонов.

Что особенно интересно:

- Markdown и HTML с поддержкой frontmatter.
- Автоматическая перезагрузка страниц при редактировании.
- Генерация статического сайта одной командой.
- Поддержка Django ORM, моделей и админки.
- Возможность превратить проект в полноценное веб-приложение без переписывания с нуля.

Сборка HTML:


nanodjango manage website.py distill generate \
--output-directory=output/ --collectstatic


Самая необычная возможность: можно управлять контентом через Django Admin и базу данных, а на выходе получать обычные статические HTML-файлы без серверной логики.

Подойдёт для документации, блогов, лендингов и небольших сайтов.

https://nanodjango.dev/blog/2026-10-static-site-builder/