Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Ансамбли XGBoost доминируют на табличных данных благодаря точности и скорости. Семь приёмов на Python улучшают модели: настройка learning_rate с n_estimators, ограничение max_depth, subsample, регуляризация, раннее останавливание, GridSearchCV и scale_pos_weight для дисбаланса. Примеры даны на датасете Breast Cancer из scikit-learn.
Разработчики пишут код быстрее благодаря ИИ-ассистентам вроде Copilot и Cursor, но ревью отстает. Обзор пяти инструментов — Graphite, Greptile, Qodo, CodeRabbit и Ellipsis — которые ускоряют проверки и повышают качество. Каждый подходит для разных задач: от workflow-платформ до автофиксов.
Мы собрали топ-5 провайдеров LLM API с экстремальной скоростью: от Cerebras с тысячами токенов в секунду до Groq с минимальными задержками. Каждый excels в своих сценариях — от чатов до длинных генераций. Сравнительная таблица поможет выбрать подходящий для задач.
DeepAgent от Abacus AI — автономный ИИ-агент с доступом к Linux, который выполняет реальные задачи: от исследований и кодинга до автоматизации. Тесты выявили сильные стороны в универсальности и интеграциях, с ограничениями по скорости и нужде в контроле. Это шаг к AGI, полезный специалистам, разработчикам и предпринимателям.
Kindle Scribe Colorsoft — 11-дюймовый цветной e-ink планшет от Amazon для чтения, заметок и аннотаций с ИИ-функциями. Устройство быстрое, легкое, с автономностью до 8 недель, но цена от $630 делает его нишевым продуктом для студентов и профессионалов. ИИ помогает распознавать почерк, суммировать текст и искать по заметкам.
Открытые модели ИИ для редактирования изображений быстро развиваются и предлагают мощные инструменты для творцов. Мы разобрали пять топовых вариантов: от скоростных FLUX.2 до моделей с мышлением вроде Step1X. Их можно запускать локально или в облаке, сохраняя полный контроль.
Физические гаджеты с ИИ упрощают запись и анализ очных встреч: они транскрибируют аудио, создают саммари и списки задач. Обзор включает модели от Plaud, Mobvoi, Comulytic и других — от компактных пластин до носимых подвесок и наушников. Большинство стоят около 150–200 долларов с бонусными минутами транскрипции.
Разбираем семь топовых подписок для вайб-кодинга: от Claude Code и ChatGPT Codex до Cerebras. Каждый план предлагает предсказуемые лимиты, подходящие для разных стилей работы — от спринтов до круглосуточного кодинга. Таблицы помогут выбрать оптимальный вариант по цене и квотам.
OpenClaw популяризировал локальные автономные ИИ-агенты, но в 2026 году выходят компактные альтернативы вроде NanoClaw, PicoClaw, TrustClaw, NanoBot и IronClaw. Эти фреймворки быстрее, безопаснее, проще в локальном запуске и подходят для разных задач от минимализма до production. Тренды включают контейнеризацию, модульность и портативность.
Индикаторы прогресса упрощают контроль за длительными задачами в Python-скриптах. Статья разбирает топ-7 библиотек от tqdm до click с примерами кода и сравнением. Вы узнаете, какая подойдет для терминала, Jupyter или CLI-инструментов.
Python продолжает эволюционировать, и в 2026 году стоит обратить внимание на 12 библиотек, набравших обороты в 2025-м. Они упрощают работу с данными, ИИ-агентами, анализом кода и синтетическими данными. Большинство проектов открыты и уже собрали тысячи звёзд на GitHub.
Агенты ИИ переходят от простых ответов к автономным системам, способным планировать и выполнять сложные задачи. Статья разбирает их на трех уровнях: от базовых понятий и практики создания до продвинутых систем для продакшена с учетом безопасности и оптимизации.
Разбирается проверенный техстек для вайб-кодинга: Next.js, Supabase, Stripe и другие инструменты. План сборки от MVP до платного продукта, пример промпта для Claude Code плюс опциональные дополнения. Стек прост, масштабируем и подходит для ИИ-агентов.
Фундаментальные модели меняют подход к прогнозированию временных рядов, предлагая zero-shot точность без дообучения. Мы разбираем пять сильных вариантов: Chronos-2, TiRex, TimesFM, Granite TTM R2 и Toto Open Base 1. Каждая подходит для разных задач — от одномерных до высокомерных с ковариатами.
Собраны 7 приемов для Scikit-learn, чтобы эффективно настраивать гиперпараметры моделей машинного обучения. Каждый трюк объяснен с примерами кода и помогает избежать типичных ловушек. Такие методы дают реальные улучшения производительности.
Семь малоизвестных библиотек Python вроде NVTabular, FeatureTools и Dask помогают эффективно создавать признаки для огромных датасетов в data science и ИИ. Каждая предлагает уникальные подходы: от GPU-ускорения и автоматизации до работы с потоками и временными рядами. Примеры кода и ссылки облегчат знакомство.