#python#adk#agent_samples#agents
The Agent Development Kit (ADK) offers ready-made sample agents in Python and Java to help you quickly build AI-powered agents for various tasks, from simple chatbots to complex multi-agent workflows. It supports flexible design, letting you combine multiple specialized agents, use diverse tools, and create adaptable workflows. ADK also includes developer tools for easy testing, debugging, and deployment, and works well with Google’s AI models and other large language models. Using these samples can save you time and effort by providing practical examples and a strong foundation to develop your own intelligent agents efficiently. This helps you focus on your agent’s logic while ADK handles orchestration and scaling.
https://github.com/google/adk-samples
🎉DeepSeek R1: год спустя
Ровно год назад дебютировала DeepSeek-R1, сделавшая ставку на глубокие рассуждения (reasoning). За это время она заняла прочную нишу в математике, программировании и точных науках, предлагая высокую эффективность и точность.
💎Чем DeepSeek выгоден читателю канала?
➡️Эксперт в логике: Сильнее многих в решении сложных задач, требующих последовательных рассуждений.
➡️Эффективен: Использует не все параметры на запрос, что часто делает ответ быстрее и экономичнее.
➡️Открыт: Модель с открытым исходным кодом.
➡️Бесплатен! Да, это до сих пор странно и приятно, с учётом дикой зависимости всех производителей от огромного парка железа, потребляющего электроэнергию.
🔍Намёк на новое?
Недавно DeepSeek обновили исходную статью о R1: она «выросла» с 22 до 86 страниц. Обновление вышло ровно через год после релиза модели. Это совпадение или тихая подготовка к анонсу R2 (которую ждали в мае, а потом в августе 2025) или другой новинки в этом январе? Ждём.
#DeepSeek#R1#R2#ИИ#AI#LLM
https://t.me/semasci
Found a random cipher puzzle on a YouTube video. It was easy enough that I can figure out how to solve it in a few seconds, but I was lazy to do the math, so I threw it to the “thinking” #LLM s.
Surprisingly, despite how easy it looks, only #ChatGPT#o1 managed to solve it correctly. #DeepSeek#R1 and #Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21 has confused themselves, and reached wrong conclusions.
Prompt:
Please solve the puzzle
The code to decode is:
0820201619://2515212021.0205/42151797290590-224531
The hints provided are:
car: 030118
Apple: 2716161205
1-1: 91-91
Response from GPT o1: https://chatgpt.com/share/67971451-2ee0-8013-9d80-9899543614ae
Response from DeepSeek and Gemini: https://gist.github.com/blueset/828cbc3de9efa9af44a1379dc26e2785
🐟