Awesome-Self-Evolving-Agents - подборка материалов по теме оптимизации агентов в концепции саморазвивающихся систем, в которой собраны работы с 2023 по 2025 год по 3-м направлениям: оптимизация одиночного агента, оптимизация мультиагентных систем и методы их оценки.
Содержание
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Agents #AwesomeList #Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62❤28🔥10
✨ Awesome-falsehood — это подборка «заблуждений программистов», в которые мы часто верим, но которые на самом деле ложные.
В списке собраны распространённые ошибки и мифы из разных областей: даты и время, email, география, телефонные номера, почтовые адреса, интернационализация, работа с сетью, бизнес-логика, мультимедиа, типографика, идентификация пользователей, общество и даже наука.
- Помогает не попадаться на типичные грабли.
- Каждый раздел содержит реальные примеры и пояснения, почему привычные предположения не работают.
- От банального «валидный email всегда содержит один @» до сложного — «почтовый адрес можно записать в фиксированном формате» или «часовые пояса не меняются».
🔥 Репозиторий давно стал must-read для разработчиков, чтобы проектировать системы без скрытых багов.
👉 Провеить свои заблуждения иожно здесь: https://github.com/kdeldycke/awesome-falsehood
@ai_machinelearning_big_data
#awesome #github
В списке собраны распространённые ошибки и мифы из разных областей: даты и время, email, география, телефонные номера, почтовые адреса, интернационализация, работа с сетью, бизнес-логика, мультимедиа, типографика, идентификация пользователей, общество и даже наука.
- Помогает не попадаться на типичные грабли.
- Каждый раздел содержит реальные примеры и пояснения, почему привычные предположения не работают.
- От банального «валидный email всегда содержит один @» до сложного — «почтовый адрес можно записать в фиксированном формате» или «часовые пояса не меняются».
🔥 Репозиторий давно стал must-read для разработчиков, чтобы проектировать системы без скрытых багов.
👉 Провеить свои заблуждения иожно здесь: https://github.com/kdeldycke/awesome-falsehood
@ai_machinelearning_big_data
#awesome #github
1❤41👍22🔥8👀6
📊 TypeScript впервые обошёл Python и JavaScript в рейтинге GitHub Octoverse 2025
GitHub опубликовал ежегодный отчёт Octoverse, в котором TypeScript занял первое место среди самых популярных языков программирования, впервые вытеснив Python и JavaScript.
▪После запуска Copilot Free приток новых разработчиков на платформу достиг рекордных 36 млн в год.
▪ Количество ИИ-проектов почти удвоилось.
▪ Индия обогнала Китай и вышла на второе место по числу разработчиков, показав рост на 34%, а Россия вошла в топ-10.
▪ Ежеминутно создаётся более 200 репозиториев, но лишь 63% из них содержат README
Мир разработки меняется - ИИ ускоряет приток новых программистов, а TypeScript становится новым стандартом современного кода:
Подробнее: https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/
@ai_machinelearning_big_data
#github
GitHub опубликовал ежегодный отчёт Octoverse, в котором TypeScript занял первое место среди самых популярных языков программирования, впервые вытеснив Python и JavaScript.
▪После запуска Copilot Free приток новых разработчиков на платформу достиг рекордных 36 млн в год.
▪ Количество ИИ-проектов почти удвоилось.
▪ Индия обогнала Китай и вышла на второе место по числу разработчиков, показав рост на 34%, а Россия вошла в топ-10.
▪ Ежеминутно создаётся более 200 репозиториев, но лишь 63% из них содержат README
Мир разработки меняется - ИИ ускоряет приток новых программистов, а TypeScript становится новым стандартом современного кода:
Подробнее: https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/
@ai_machinelearning_big_data
#github
👍456💯96🤔92❤76🔥56👏24😁24😐24🎉22👌13🦄4
Андрей Карпаты опубликовал у себя в Github небольшой проект - утилиту под названием reader3.
На первый взгляд, это просто легковесная читалка для электронных книг в формате EPUB, которую можно запустить у себя на компьютере. Но главная идея в том, чтобы читать книги вместе с LLM.
Reader3 разбивает книгу по главам, и пользователь может легко скопировать текст текущей главы и вставить его в свой любимый LLM, чтобы обсуждать сюжет, анализировать стиль или задавать вопросы по тексту.
Но самое интересное здесь — это философия, которая стоит за проектом. Карпаты пишет, что проект написан "на 90% вайбкодингом", просто для иллюстрации идеи и что он не собирается его поддерживать или улучшать.
Я начинаю привыкать читать все (блоги, статьи, главы книг и т. д.) с помощью LLM. Обычно первый проход — ручной, второй — «объяснение/резюме», третий — вопросы и ответы.
В результате я обычно получаю более глубокое понимание, чем если бы я просто прошел дальше. Этот процесс становится у меня одним из самых популярных вариантов чтения.
А вместо этого предлагает пользователям... просто попросить свою языковую модель изменить код так, как им нравится.
Код теперь эфемерный,
— пишет Андрей, намекая на то, что эпоха статичных библиотек и долгой поддержки уходит в прошлое.
Для тех, кто хочет попробовать, процесс максимально прост. Нужно скачать книгу в формате EPUB и запустить пару команд в терминале, используя
uv:uv run reader3.py yourbook.epub
# Then run the server:
uv run server.py
После этого ваша книжная полка станет доступна в браузере по адресу
localhost:8123.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Karpathy #Github #Book
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍60❤23🔥18🤔8🥱4❤🔥2🥰2😁1