Из-за всем известных событий очень многие потеряли работу.
Для поиска вакансий вполне можно использовать паблики в telegram. Вот несколько которые мне известны:
https://t.me/django_jobs
https://t.me/javascript_jobs
https://t.me/workzavr
https://t.me/workoo
https://t.me/Workesss
@g_jobbot
➡️ Чем шире о себе заявите, тем больше шансов найти нужный контакт. Поэтому предлагаю айтишникам и художникам бесплатно разместить на моём канале @pythonotes информацию о вас.
Формат сообщения можно сделать примерно следующий:
_______________________________
Имя Фамилия
Специализация
О себе
- Долго думаю, быстро делаю.
Кем хочу работать
- Разработчик мобильных приложений
Локация
- Удалённо, возможен переезд в ГородНейм
Знаю языки программирования
- JSON
- CSS
- HTML
Хорошо владею софтом
- Maya. Ротоскопинг, трекинг
- Nuke. Персонажная анимация
- 3DsMax. Композитинг и кленап
Где работал
- Microsoft, админ лифта
- Yandex, доставка пончиков
- Disney, протирка шариков от мышей
Контакты
- Телеграм: @username
- Почта: [email protected]
- Полное резюме (ссылка на GoogleDoc/LinkedIn/PDF)
_______________________________
Картинки не надо, смайлы без фанатизма.
Текст присылайте в этот временный канал, где будем обсуждать все вопросы:
▶️@pn_work
🌼 Если найдутся желающие, вакансии тоже могу запостить
📅 Предложение актуально как минимум до лета 2022г.
Если будет хоть один пост, уже не зря старался)
📌@pythonotes
#offtop
⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс.
Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками.
Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов.
GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом.
Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества.
По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2.
Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей.
Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер).
Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter.
Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16.
И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Статья
🟡Модель
🟡GGUF
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#GLM5#ZAI