Github

LosslessCut

Это кроссплатформенный графический интерфейс FFmpeg для быстрой работы с видео, аудио, субтитрами и другими медиафайлами без потерь. Основная функция - обрезка и нарезка видео- и аудиофайлов без потерь, что очень удобно для экономии места за счет черновой обрезки больших видеофайлов, снятых с видеокамеры, GoPro, дрона и т. д. Она позволяет быстро извлечь из видео хорошие фрагменты и избавиться от многих гигабайт данных, не прибегая к медленному повторному кодированию и, как следствие, к потере качества. Вы также можете добавить к видео музыкальную дорожку или дорожку субтитров, не прибегая к кодированию. Все происходит очень быстро, потому что программа выполняет почти прямое копирование данных, подпитываемая потрясающим FFmpeg, который выполняет всю основную работу.

https://github.com/mifi/lossless-cut

Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production

Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.

Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.

https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse

## Git bisect — шаринган для поиска багов

Когда баг появился где-то между сотнями коммитов, не нужно проверять историю вручную.

Запускаем:

git bisect start
git bisect bad
git bisect good <старый_рабочий_коммит>

Git будет делить историю пополам и просить отметить каждый найденный коммит:

git bisect good
git bisect bad

Через несколько шагов он покажет коммит, в котором появился баг.

Можно автоматизировать:

git bisect run pytest

Тогда Git сам прогонит тесты и найдёт виновника.

По сути, это техника теневых клонов для дебага: вместо проверки 1000 коммитов вручную достаточно около 10 шагов.

✔️ Step 3.7 Flash: новая ставка на агентную эффективность

StepFun выпустили Step 3.7 Flash - открытую MoE-модель под Apache 2.0, заточенную не просто под чат, а под агентные сценарии: кодинг, поиск, работу с инструментами, документами, интерфейсами и изображениями.

По заявленным бенчмаркам модель выглядит серьёзно:

- #1 на ClawEval-1.1 - 67.1
- #1 на SimpleVQA Search - 79.2
- #2 на SWE-PRO - 56.3
- 95.3 на V* Python

Что внутри:

- 198B параметров всего
- около 11B активных параметров
- до 400 токенов в секунду
- контекст 256K
- 3 уровня reasoning
- открытые веса под Apache 2.0

Главный акцент - не «самая большая модель», а модель, которая быстро и стабильно работает внутри агента.

Она должна понимать UI, графики, документы и изображения, после чего писать код, вызывать инструменты и продолжать задачу без постоянного развала tool calls.

Отдельно заявлена совместимость с Claude Code, KiloCode, Hermes Agent, OpenClaw и протоколами вроде MCP. Локальный запуск тоже в фокусе: Mac Studio M4 Max, DGX Spark, AMD AI Max+ 395.

GitHub: http://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
HuggingFace: http://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
GGUF: http://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash-GGUF
ModelScope: http://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
API: http://platform.stepfun.ai
Blog: http://static.stepfun.com/blog/step-3.7-flash/

📌 Сколько стоит построить ИИ-ЦОД мощностью 1 ГВт?

Epoch AI опубликовала модельную оценку полной стоимости владения типовым дата-центром для искусственного интеллекта мощностью один гигаватт.

По расчётам, такой объект потребует около $38 млрд первоначальных капитальных вложений и $900 млн операционных расходов в год.

Если капитальные затраты распределить на срок службы оборудования, совокупная стоимость владения составляет примерно $8,5 млрд в год.

Около 60% этой суммы (порядка $5 млрд) приходится на серверы. Расходы на их фоне невелики: даже электроэнергия, крупнейшая операционная статья, по оценке обойдется в $600 млн в год.

Авторы оговариваются, что это упрощённая финмодель, а не оценка конкретного объекта.

Расчёт описывает гипотетический ЦОД крупного американского оператора облачной инфраструктуры на оборудовании NVIDIA GB200 NVL72.

Реальные издержки могут заметно отличаться в зависимости от выбора серверов, проектирования, расположения, схемы финансирования и стратегии энергоснабжения.

Главная неопределённость расчётов связана со сроком службы IT-оборудования.

Базовый сценарий исходит из 5 лет для серверов и сетевой инфраструктуры и 14 лет для здания. При сроке в 3 года годовая стоимость владения возрастает примерно до $12–13 млрд, при 7 - снижается до $7 млрд.

Оценка опирается на статистику государственного энергорегулятора США, показатели энергоэффективности Lawrence Berkeley Lab, стоимость серверов по выкладкам SemiAnalysis, строительные индексы Turner & Townsend и ряд других источников.

Модель предполагает полное питание от энергосети и не учитывает собственную генерацию, налоговые льготы оценены приблизительно.

Обновлённый расчёт даёт стоимость владения $8,5 млн на мегаватт в год против прежних $10,8 млн.

Снижение авторы объясняют переходом на новое оборудование и пересмотром части исходных данных.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🤖 Machine Learning Roadmap: от базы до гуру вайбкодинга

Карта обучения машинному обучению (Machine Learning, Deep Learning, LLM, Generative AI, MLOps) - от первого import numpy до уровня инженера, который понимает, как ИИ работает внутри, и может писать прод‑системы, а не только дёргать API.

https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main

✔️ Релиз Ernie 5.1: треть параметров Ernie 5.0 и 4 место в Arena Search Leaderboard

Baidu выпустила языковую модель Ernie 5.1 с закрытыми весами. Затраты на претрейн составили 6% от типичного бюджета для моделей этого класса.

Новинка построена на базе Ernie 5.0, но содержит треть от общего числа параметров и использует вдвое меньше активных параметров при инференсе.

В Arena Search Leaderboard модель заняла 1 место среди китайских сетей и 4 в мире. По заявлению Baidu, в тестах агентов Ernie 5.1 обходит DeepSeek-V4-Pro, а в логике и математике сопоставима с Gemini 3.1 Pro.

Экономия вычислений достигнута за счет методики Once-For-All. Baidu обучала семейство моделей за один проход: сети делят общие веса, варьируясь по глубине и количеству активных блоков MoE.

Основной претрейн выполнили при создании Ernie 5.0, для версии 5.1 потребовалось только извлечь оптимальную конфигурацию.

Для борьбы с эффектом качелей (падение креативности при улучшении логики) применили четырехэтапный файнтюн: SFT, параллельная тренировка узкоспециализированных экспертов, дистилляция их навыков в единую модель-ученика и финальный RL.

Доступ к Ernie 5.1 открыт через онлайн-площадки компании.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🦀 Полный roadmap по изучению Rust на русском + большой список ресурсов.

Rust Roadmap 2026 на русском - пошаговый план изучения Rust для начинающих и продвинутых разработчиков: синтаксис, ownership, lifetimes, async, unsafe, FFI, тестирование, многопоточность и реальные проекты.

https://github.com/Develp10/rust-roadmap-ru/tree/main

Pterodactyl — это современная, мощная панель управления игровыми серверами, написанная на PHP с использованием Laravel и Vue.js. Проект ориентирован на безопасность, производительность и расширяемость.

Архитектура Pterodactyl построена на принципе контейнеризации: каждый сервер работает в собственном Docker-контейнере. Это обеспечивает изоляцию, гибкость управления и простую миграцию между хостами. Поддерживается широкий список игр и движков, включая Minecraft, CS:GO, Rust, ARK и многие другие.

🔹Основные возможности:
— Веб-интерфейс с красивым и отзывчивым UI
— Управление правами пользователей и доступом
— Поддержка нескольких узлов (нодов)
— API для автоматизации и интеграций
— Мониторинг ресурсов: CPU, RAM, дисковое пространство
— Поддержка SFTP через Daemon
— Интеграция с Docker для запуска серверов в изолированной среде

Проект с открытым исходным кодом, активно развивается и имеет сильное комьюнити. Отличное решение как для хостинг-провайдеров, так и для личного использования.

https://github.com/pterodactyl/panel

🐦 Flappy Bird на C: минимальный APK размер! 🚀

Создайте свою версию классической игры Flappy Bird с минимальным размером APK менее 100 КБ. Проект демонстрирует использование OpenGL ES 2 и Android Native Activity для создания увлекательного игрового опыта. Идея возникла из желания оптимизировать размер приложения, сохранив при этом интересный геймплей.

🚀Основные моменты:
- Минимальный размер APK менее 100 КБ
- Использование OpenGL ES 2 и Android Native Activity
- Сжатие звуков в формате MP3
- Поддержка PNG-декодирования с помощью upng
- Вдохновлено другими проектами и играми

📌 GitHub: https://github.com/VadimBoev/FlappyBird

#c