machinelearning ru

🧠 Mercury: Soul-Driven AI Agent Mercury — это умный AI-агент, который запрашивает разрешения перед выполнением действий и запоминает важные детали. Он работает 24/7 через CLI или Telegram, имеет 31 встроенный инструмент и расширяемые навыки, а также память на основе SQLite. 🚀 Основные моменты: - Запрашивает разрешения перед выполнением команд. - Обладает структурированной памятью с автоэкстракцией. - Легко настраивается и расширяется с помощью пользовательских навыков. - Работает в фоновом режиме и автоматически перезапускается при сбоях. - Поддерживает многоканальный доступ через Telegram и CLI. 📌 GitHub: https://github.com/cosmicstack-labs/mercury-agent #javascript

✔️ Intern-S2-Preview - эффективная научная мультимодальная foundation-модель на 35B параметров. 1. Показывает качество, сопоставимое с trillion-scale моделью Intern-S1-Pro на ключевых научных задачах. 2. Первая open-source модель с возможностью генерации кристаллических структур материалов и сильными общими способностями. 3. Значительно усиливает возможности научных агентов на нескольких бенчмарках. 4. Повышает MTP acceptance rate и скорость генерации токенов за счёт shared-weight MTP + KL loss. 5. CoT compression сокращает ответы, сохраняя сильное рассуждение, что улучшает и качество, и эффективность. Теперь поддерживается vLLM и SGLang. В будущем обещают больше интеграций с экосистемой. Модель: https://huggingface.co/collections/internlm/intern-s2 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S2 GitHub: https://github.com/InternLM/Intern-S1 Попробовать: https://chat.intern-ai.org.cn

Пользователи твиттера разгромили картину Клода Моне, так как поверили, что это генерация ИИ: > Чувак под ником SHL0MS написал, что сгенерировал картину в стиле Моне, и попросил подробно рассказать, чем она уступает настоящему Моне > Диванные искусствоведы начали критиковать работу со светом, деталями, цветами и так далее > В итоге оказалось, что это не генерация ИИ, а настоящая картина Клода Моне из цикла «Кувшинки»

Just AI Agent Platform теперь доступна в облаке. Раньше такие платформы чаще были историей для крупного enterprise: долгий запуск, отдельная инфраструктура, большой бюджет на внедрение. Теперь всё проще - зарегистрировался и можно сразу собирать AI-агентов под свои задачи. Это low-code-платформа, где агентов можно настраивать в конструкторе без полноценной разработки с нуля. Удобно, если нужно быстро проверить гипотезу, собрать прототип и понять, где автоматизация реально даёт пользу бизнесу. Что можно делать: • обрабатывать обращения клиентов • собирать внутренних помощников для сотрудников • автоматизировать рутину в отделах • подключать базы знаний через RAG • интегрироваться с внутренними системами • использовать разные LLM-модели под конкретные сценарии Агентные сценарии можно тестировать быстрее, дешевле и без необходимости сразу запускать большой проект разработки. Попробовать тут Реклама. ООО «Маинд Крафт», ИНН: 7813286694, erid:2VtzqwzrhUj

Python 3.15 beta 1 вышла в релиз 🐍 Это значит, что крупные фичи для релиза фактически зафиксированы. Дальше - бета, тесты, багфиксы и подготовка к финальному релизу. Что интересного в 3.15: - lazy imports через ключевое слово lazy - встроенные frozendict и sentinel - JIT стал быстрее на x86-64 Linux - распаковка прямо внутри comprehensions - новый статистический profiler с низким overhead - frame pointers включены по умолчанию Python 3.15.0b1 вышел 7 мая 2026 года, это первая из четырёх запланированных beta-версий и точка feature freeze; финальный релиз запланирован на 1 октября 2026 года. https://blog.python.org/2026/05/python-3150-beta-1/

Новый репозиторий Anthropic: Claude for Legal. Это набор готовых AI-workflow для юридических команд. Внутри сценарии для работы с: • контрактами приватностью • трудовым правом • судебными спорами • корпоративными задачами • интеллектуальной собственностью • AI governance • мониторингом регулирования • юридическими клиниками • студентами-юристами Ссылка: https://github.com/anthropics/claude-for-legal

🖥 NVIDIA тихо подвинула Rust ближе к CUDA В CUDA появился экспериментальный проект cuda-oxide. Это компилятор, который позволяет писать GPU-кернелы на Rust и получать на выходе PTX для NVIDIA GPU. Без отдельного DSL. Без прослойки на C++. Без схемы «Rust только управляет, а настоящая работа всё равно в CUDA C++». Пока это ранняя alpha, так что ждать production-ready инструмента рано. API будет ломаться, баги будут, часть возможностей ещё не закрыта. Но сам ход показательный. CUDA много лет была территорией C и C++. Rust рядом с ней обычно жил как host-код, биндинги или инфраструктура вокруг вычислений. cuda-oxide пробует другое: дать Rust зайти прямо внутрь GPU-кернелов. Почему это интересно: - можно писать SIMT-код на Rust - компиляция идёт напрямую в PTX - не нужно тащить C++-обвязку для каждого критичного участка - появляется шанс использовать Rust-эргономику в низкоуровневом GPU-коде - у NVIDIA, похоже, появился серьёзный интерес к Rust-разработчикам Сейчас это не «убийца CUDA C++» и не повод срочно переписывать ML-инфру. Но если проект доживёт до стабильной версии, он может сильно упростить жизнь тем, кто пишет HPC, симуляции, ML-runtime и системный GPU-код. Rust всё дальше уходит из роли «безопасной замены C для серверов» и залезает в зоны, где раньше почти безраздельно сидел C++. https://github.com/NVlabs/cuda-oxide/releases/tag/v0.1.0

🖥 NVIDIA тихо подвинула Rust ближе к CUDA В CUDA появился экспериментальный проект cuda-oxide. Это компилятор, который позволяет писать GPU-кернелы на Rust и получать на выходе PTX для NVIDIA GPU. Без отдельного DSL. Без прослойки на C++. Без схемы «Rust только управляет, а настоящая работа всё равно в CUDA C++». Пока это ранняя alpha, так что ждать production-ready инструмента рано. API будет ломаться, баги будут, часть возможностей ещё не закрыта. Но сам ход показательный. CUDA много лет была территорией C и C++. Rust рядом с ней обычно жил как host-код, биндинги или инфраструктура вокруг вычислений. cuda-oxide пробует другое: дать Rust зайти прямо внутрь GPU-кернелов. Почему это интересно: - можно писать SIMT-код на Rust - компиляция идёт напрямую в PTX - не нужно тащить C++-обвязку для каждого критичного участка - появляется шанс использовать Rust-эргономику в низкоуровневом GPU-коде - у NVIDIA, похоже, появился серьёзный интерес к Rust-разработчикам Сейчас это не «убийца CUDA C++» и не повод срочно переписывать ML-инфру. Но если проект доживёт до стабильной версии, он может сильно упростить жизнь тем, кто пишет HPC, симуляции, ML-runtime и системный GPU-код. Rust всё дальше уходит из роли «безопасной замены C для серверов» и залезает в зоны, где раньше почти безраздельно сидел C++. https://github.com/NVlabs/cuda-oxide/releases/tag/v0.1.0

👣 GrayMatter: память для AI-агентов в три строки кода У AI-агентов есть старая проблема: каждый новый запуск начинается почти с нуля. Чтобы агент «помнил» контекст, приходится снова скармливать ему историю, правила, предпочтения и детали проекта. Это быстро сжигает токены и замедляет работу. GrayMatter решает это как легкий слой persistent memory для агентов. Идея простая: агент сохраняет важные факты в локальное хранилище, а перед новой задачей достает только релевантный контекст. Не всю историю подряд, а именно то, что нужно сейчас. Не нужен Docker, база данных, облако или отдельный аккаунт. Один бинарник, локальное хранение, офлайн-режим. Можно использовать и как обычную Go-библиотеку: Remember сохраняет факт, Recall достает нужную память по запросу. Есть TUI-дашборд, где видно, сколько фактов сохранено, как часто они используются, сколько памяти занимает store и как работает recall. https://github.com/angelnicolasc/graymatter