TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #271 · 26.03

Два года назад я писал, что поучаствовал в грантовой системе от Фонда Содействия Инновациям и получил 500к рублей на разработку нескольких NLP-алгоритмов для русского языка. Кратко: если у вас есть проект, который по каким-то признакам является научно-исследовательской работой, вы можете получить на него чуть-чуть денег просто так, в обмен на нужные бумажки. Схема рабочая и без обмана, но дьявол в деталях, сейчас расскажу. Вчера я закрыл всю отчётность, окончательно выполнив свои обязательства. Деньги получил гораздо раньше, и уже давно все потратил. В комментариях мне тогда говорили, что государственный фонд может бесконечно долго давить непонятной бюрократией, и потом трижды пожалеешь, что взял деньги. Это и верно, и нет. Скажем так: у меня были отдельные моменты, когда я задумывался, что лучше бы не стал в это вписываться. Но ретроспективно думаю вот что: в тот момент деньги были нужны, и, пожалуй, на этот риск идти стоило. А если вы начинающий специалист или вовсе студент, то вдвойне оправдано. В целом претензии у меня три: 1. Реальный результат работы никого не интересует. Отчётность важнее, чем то, делали ли вы проект, и есть ли у вас какое-то достижение. Я алгоритмы написал, как обещал, но, судя по всему, никто не смотрел ни код, ни репозитории, ни готовые проекты на базе этих алгоритмов. Абсолютно все замечания были по оформлению. Я должен был сдать последний этап 23 января, я сдал собственно саму работу, и вот всё это время до конца марта я закрывал документы. Настоящая значимость этих документов в десятки раз ниже, чем значимость проекта, но для завершения процесса нужны именно отчёты, а то, что вовремя проделана огромная работа и получен реальный результат, никого особо не волновало. Думаю, если бы я не писал алгоритмы, а составил только отчёт, это прокатило бы. 2. Отчётов нужна тьма, все они до боли бюрократичны и канцеляричны. Формы заполнения стандартизированы, и это полнейший ад. Дело даже не в объёме информации, хотя это тоже беда. Просто часть полей не подходят для конкретных случаев (например, нужно указать материал, из которого сделан продукт, а у меня компьютерная программа), а другая часть полей — бессмысленная абстракция, которая непонятно каким образом родилась в голове составителей. Что-то вроде: "Аргументируйте выбор способа решения задачи", "Аргументируйте выбор пути решения задачи", "Аргументируйте выбор метода решения задачи" — это три разных поля, и заполнять их нужно разными данными! 3. И самая жуть — по необъяснимой причине ваша научная работа на бумаге должна трансформироваться в приносящий деньги бизнес. По завершении работы вы должны пройти аккредитованный "преакселератор" и составить "бизнес-модель". Это шаблонный многостраничный документ, который вы заполняете заумно звучащей водой про анализ "рынка" и "конкурентные преимущества" по совершенно вымышленному продукту, который никогда не будет существовать, потому что в настоящем мире ни научные исследования, ни бизнес не работают таким чудовищно наивным и поверхностным образом. Отдельная часть этого документа — эксель таблица с частично заблокированными ячейками, куда вам нужно вбить цифры из воздуха так, чтобы показать "окупаемость". Никого особо не волнует, что для "окупаемости" нужно платить программисту 25 тысяч в месяц, а в первый день выпуска продукта продать его сразу тысячами единиц. В общем, отчёты описывают несуществующий мир, рождённый фантазией людей, которые некомпетентны ни в науке, ни в бизнесе, но умеют и любят причинять боль бумагой и ручкой. Sticks and stones. Однако, если принять эти странные правила игры и согласиться прорываться через заросли, то вы получите деньги и мотивацию закончить какой-нибудь собственный проект. С помощью этого гранта я добил кучу кода, который и так собирался сделать, получил три успешные статьи на Хабре и попадание в Программу Поощрения Авторов, а также реализовал несколько платных заказов в том числе на основе сделанных наработок. Кстати, факт существования реальных продаж не играл абсолютно никакой роли при составлении доказательства, что моя разработка может приносить деньги :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1,002 подобни публикации

Търсене: #python

当前筛选 #python清除筛选
Linuxgram 🐧

@linuxgram · Post #18747 · 11.05.2026 г., 14:45

📰 Feature freeze for Python 3.15 as first beta released JIT compiler much improved, but no reinstatement for leaky incremental garbage collector. 🔗 Source: https://www.theregister.com/devops/2026/05/11/feature-freeze-for-python-315-as-first-beta-released/5237934 #python

Hashtags

Linuxgram 🐧

@linuxgram · Post #18631 · 30.04.2026 г., 15:35

📰 New Python Backdoor Uses Tunneling Service to Steal Browser and Cloud Credentials Cybersecurity researchers have disclosed details of a stealthy Python-based backdoor framework called DEEP#DOOR that comes with capabilities to establish persistent access and harvest a wide range of sensitive information from compromised hosts."The intrusion chain begins with execution of a batch script ('install_obf.bat') that disables Windows security controls, dynamically extracts an. 🔗 Source: https://thehackernews.com/2026/04/new-python-backdoor-uses-tunneling.html #python

Hashtags

Linuxgram 🐧

@linuxgram · Post #18589 · 27.04.2026 г., 17:17

📰 PyPI package with 1.1M monthly downloads hacked to push infostealer An attacker pushed a malicious version of the popular elementary-data package Python Package Index (PyPI) to steal sensitive developer data and cryptocurrency wallets. 🔗 Source: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/pypi-package-with-11m-monthly-downloads-hacked-to-push-infostealer/ #python

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15623 · 16.04.2026 г., 12:00

#python DFlash is a lightweight block diffusion model that speeds up large language models like Qwen3.5 and Llama through speculative decoding, generating draft tokens in parallel for over 6x faster inference with no quality loss—up to 2.5x better than top methods. It supports easy integration with vLLM, SGLang, Transformers, or MLX via simple installs and commands, with ready models on Hugging Face. You benefit by running quicker AI generation on your hardware, boosting throughput to ~430 tokens/second and GPU use over 90% for efficient tasks like math or coding. https://github.com/z-lab/dflash

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15606 · 06.04.2026 г., 12:30

#python PersonaPlex is a real-time speech model for natural, low-latency conversations. Control its voice with audio prompts and role via simple text—like a friendly teacher, customer service rep, or casual chat partner—with natural male/female voices. Install easily, launch a web demo server, and test offline. You benefit by creating personalized AI interactions for apps, role-play, or fun talks, with quick setup and low GPU needs via CPU offload. https://github.com/NVIDIA/personaplex

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15590 · 27.03.2026 г., 11:30

#python AI Scientist-v2 is an autonomous AI system that generates research ideas, runs experiments, analyzes data, and writes full scientific papers using agentic tree search—no human templates needed. It produced the first entirely AI-written paper accepted via peer review at an ICLR workshop. You benefit by quickly exploring ML topics, automating discovery to save time and costs (about $20 per run on Linux with GPU), and scaling your research productivity for faster breakthroughs. Install via conda, set API keys, ideate with a Markdown file, then launch experiments. Run in a safe sandbox due to code risks. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15560 · 14.03.2026 г., 12:00

#python Dimensional OS (DimOS) is a simple Python-based operating system for robots like quadrupeds, humanoids, drones, and arms from Unitree, Xarm, and more—no ROS needed. Install easily with one command, run simulations or real hardware, and use natural language like "explore the room" for agent control with navigation, perception, spatial memory, and multi-agent systems. You benefit by quickly building and testing advanced robot apps locally, saving time and enabling seamless hardware integration without complex setups. https://github.com/dimensionalOS/dimos

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15555 · 12.03.2026 г., 12:00

#python OpenRAG is an intelligent document search platform that combines three powerful open-source tools—Docling, OpenSearch, and Langflow—to transform your documents into an AI-powered knowledge system. You upload files of any format (PDFs, Word documents, images, audio), and the system intelligently parses and indexes them for semantic search. Then you chat with your documents through a simple interface, getting accurate answers backed by relevant sources. The benefit is that you get enterprise-grade document retrieval and AI conversations ready to use immediately, without building complex systems from scratch, while maintaining full control over how documents are processed and searched. https://github.com/langflow-ai/openrag

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15544 · 06.03.2026 г., 12:30

#python Webnovel Writer is a free Claude Code plugin for creating long web novels. It reduces AI forgetting and errors with smart RAG tools, letting you init projects (/webnovel-init), plan plots (/webnovel-plan), write chapters (/webnovel-write), review (1-5), and view dashboards. Install via marketplace, add Python deps, set API keys, and use commands easily. Benefits: Saves time on consistent long stories, boosts creativity for serials, and tracks progress without manual fixes—perfect for steady novel output. https://github.com/lingfengQAQ/webnovel-writer

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15540 · 05.03.2026 г., 12:00

#python SEO Machine is a Claude Code tool for businesses to easily create long SEO blog posts. Use commands like /research for keyword and competitor analysis, /write for 2000+ word optimized articles in your brand voice, /rewrite to update old content, and /optimize for final SEO scores (0-100). It integrates Google Analytics, Search Console, and DataForSEO for real data, plus agents for meta tags, links, and readability. Customize with your brand files for perfect fit. You save hours on research/writing, get higher Google rankings, more traffic, and content that converts readers to customers. https://github.com/TheCraigHewitt/seomachine

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15529 · 28.02.2026 г., 12:30

#python Hermes Agent is a free, open-source AI that installs on your server, learns your projects and preferences over time, and handles tasks via Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, or terminal. It builds reusable skills from solved problems, runs scheduled automations like daily reports, and uses secure sandboxes (Docker/SSH) for safe code execution with any AI model. You benefit by getting a smart, growing assistant that automates work, remembers everything, and stays reachable anywhere—saving hours on repetitive tasks while boosting productivity. https://github.com/NousResearch/hermes-agent

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15519 · 24.02.2026 г., 12:00

#python PersonaLive creates real-time portrait animations from a single image, using driving videos for expressive faces and head moves. It runs on a 12GB GPU for infinite-length videos, with easy web UI for live streaming or offline generation, plus ComfyUI and TensorRT speed boosts. You get smooth, high-quality animations fast for streams, content, or art—up to 22x quicker than others, saving time and hardware costs. https://github.com/GVCLab/PersonaLive

Hashtags

123•••5•••10•••15•••20•••25•••30•••35•••40•••45•••50•••55•••60•••65•••70•••75•••80•••8384
ПредишнаСтр. 1 от 84Следваща