Найти похожее

⚡️ В сеть слили обращение Зеленского, которое не попало в эфир #Зеленский#Украина#Киев#ИИ#Нейросети#Zelensky#Ukraine#Kyiv#Politics#AI#NeuralNetworks

🚁 На фоне коррупционных скандалов Зеленский обзавёлся новым чартером #Зеленский#Украина#Киев#ИИ#Нейросети#Zelensky#Ukraine#Kyiv#Politics#AI#NeuralNetworks

#python#okww#wuthering_waves#wuthering_waves_hack#wuthering_waves_software#wutheringwaves#wuwa This tool helps automate gameplay in "Wuthering Waves" by simulating user clicks on Windows. It doesn't read or modify game data, keeping the game fair. The tool is free, open-source, and designed for personal use only. It supports various screen resolutions and can run in the background. Users can download it from GitHub or other platforms. The benefit is that it simplifies gameplay interactions without cheating, making it easier for players to manage their game time. https://github.com/ok-oldking/ok-wuthering-waves

#typescript#agents#agi#ai#api#backend#developer_tools#framework#genai#javascript#python#ruby Motia is a modern backend framework that helps simplify complex systems by combining APIs, background jobs, events, and AI agents into one unified system. It allows developers to write code in multiple languages like JavaScript, TypeScript, and Python, all within the same project. This makes it easier to manage and deploy applications, reducing complexity and errors. With Motia, you get built-in observability and one-click deployments, making it easier to monitor and debug your workflows. This means you can focus on your business logic without worrying about the underlying infrastructure. https://github.com/MotiaDev/motia

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL

http://www.kdnuggets.com/2017/09/essential-data-science-machine-learning-deep-learning-cheat-sheets.html #Cheat_Sheet, #Data_Science, #Deep_Learning, #Machine_Learning, #Neural_Networks, #Probability, #Python, R, #SQL, #Statistics This collection of data science cheat sheets is not a cheat sheet dump, but a curated list of reference materials spanning a number of disciplines and tools

🇷🇺 Россия — это сотни народов, собранных под одним флагом #ПодОднимФлагом#Россия#Родина#ИИ#Нейросети#Патриоты#Флаг#Триколор

🩰 Облачный танцор — это не только оттенок года от Pantone, но и цвет вдохновения, чистоты и великого русского балета #Россия#Балет#Искусство#Pantone#Творчество#Танцы#Нейросети

🤖 Хватит бегать по сайтам! Все лучшие нейросети уже собрали в одном сервисе: ChatGPT-5, Midjourney-7, Kling 2.1 и еще 20 нейросетей в одном боте! #Нейросети#ИИ#ИскусственныйИнтеллект#Бот#ChatGPT#Kling#Midjourney#Россия#Сайты#Сервис

#python#agent#ai#ai_coding#claude#claude_code#language_server#llms#mcp_server#programming#vibe_coding Serena is a free, open-source toolkit that turns large language models (LLMs) into powerful coding agents able to work directly on your codebase with IDE-like precision. It uses semantic code analysis to understand code structure and symbols, enabling efficient code search and editing without reading entire files. Serena supports many programming languages and integrates flexibly with various LLMs and development environments via the Model Context Protocol (MCP). This means you can automate complex coding tasks, improve productivity, and reduce costs without subscriptions, making your coding workflow faster and smarter. https://github.com/oraios/serena

64% россиян начинают использовать технологии через год после их выхода или по мере необходимости ВЦИОМ провел онлайн-опрос среди россиян об использовании современных технологий. Респондентов спрашивали об их отношении к технологиям, о скорости их внедрения в повседневную жизнь, о наиболее часто применяемых технологиях и о факторах, которые влияют на интерес к ним. Ключевые выводы: • в России отмечается высокий уровень интереса к развитию цифровых технологий и устройств: 36% респондентов безусловно интересуются ими, а 51% — скорее интересуются. Уверенно об этом говорят 44% мужчин, 43–45% представителей поколения Z и младших миллениалов, а также 44% материально обеспеченных граждан; • 21% участников опроса интересуются новыми цифровыми технологиями и начинают использовать их сразу после выхода на рынок или в течение нескольких месяцев. 64% респондентов начинают использовать технологии через год или по мере необходимости, а 11% не проявляют интереса и начинают использовать их только спустя год или по мере необходимости; • к наиболее часто используемым цифровым технологиям в России относятся социальные сети и мессенджеры, мобильный банкинг, мобильный и домашний интернет, а также сервисы для получения государственных услуг. Наименее популярными среди интернет-пользователей являются электромобили, криптовалютные кошельки, каршеринг, телемедицина и игровые приставки; • к технологическим активистам в России относятся 9% пользователей, чаще всего это мужчины в возрасте 18–55 лет. Умеренными пользователями являются 29% людей, чаще всего молодежь 18–35 лет и жители крупных городов. Изучить результаты опроса → #цифровая_мобильность#мобильное_приложение#мобильный_интернет#умный_дом #нейросети#искусственный_интеллект

Ollama выходит на новый уровень: теперь она генерирует изображения локально 🚀 Знаменитый фреймворк для локального запуска больших языковых моделей (LLM) совершил серьезный прыжок в сторону мультимодальности. С недавним обновлением Ollama получила экспериментальную поддержку генерации изображений, превратившись из «запускалки» для чат-ботов в полноценный локальный AI-хаб. Что нового? ➡️Две новые модели: для старта доступны Z-Image Turbo (6 млрд параметров, для детализированных изображений) и FLUX.2 Klein (4/9 млрд параметров, для скорости). ➡️Работа через терминал: главная «фишка» — глубокая интеграция. В поддерживаемых терминалах (Ghostty, iTerm2) картинки можно просматривать прямо в консоли, а управлять генерацией — через CLI-команды. Идеально для пайплайнов и автоматизации. ➡️Локальность и приватность: всё работает на вашем устройстве. Никаких облачных подписок, API-ключей и отправки данных на сторонние серверы. Важный нюанс: на данный момент функция доступна только для macOS. Поддержку Windows и Linux разработчики обещают добавить позже. Это обновление — большой шаг к тому, чтобы собрать весь необходимый AI-инструментарий у себя на компьютере, сохраняя полный контроль и конфиденциальность данных. Как думаете, для каких задач в первую очередь пригодится эта новая возможность? Делитесь идеями в комментариях! https://ollama.com/blog/image-generation #Ollama#ИскусственныйИнтеллект#AI#ЛокальныйAI#Нейросети#ГенерацияИзображений#Мультимодальность https://t.me/semasci