автоматизация браузера и развёртывание функций прямо из терминала
Notte — платформа для автоматизации браузера. Недавно мы выпустили CLI, который позволяет управлять браузерными сессиями, запускать AI-агентов, извлекать структурированные данные и развёртывать функции автоматизации, всё это прямо из терминала.В этой статье разберём, что он умеет и как устроен.Какую проблему мы решалиБольшинство рабочих процессов автоматизации браузера начинаются локально. Вы пишете скрипт на Playwright или Puppeteer, он работает на вашей машине, а затем вы тратите время на его переработку под продакшн.
Я дал 100 AI-агентам равный бюджет — они изобрели кредиты под 15%
На 47-м часе эксперимента агент №23 попросил у агента №91 «кредит» в 200 токенов под 15% «комиссии». Я такого не программировал. Ни слова про кредиты в промптах не было.Внутри — код на Python, логи, распределение ресурсов. И честный разбор того, что я до сих пор не могу до конца понять.Зачем это вообщеМеня давно интересовала тема emergent behavior в мультиагентных системах. Все пишут про AI-агентов, которые пишут код или отвечают на письма. Я хотел другое: что будет, если дать агентам абстрактную цель и ограниченные ресурсы? Будут ли они сотрудничать? Конкурировать?
Первые мысли питониста о Си на примере игры «камень-ножницы-бумага»
Привет, Хабр! Недавно я задумался: Python — не единственный инструмент, которым я хочу оперировать в своих инструментах. Python, понятно, легко освоить и он применяется везде, но язык-то не идеальный! Ресурсов требует много, да и время выполнения не ахти, а учитывая нынешние темные времена... Мне нужно что-то получше. В общем, тут я вздумал попробовать Си.Как Си спас инфраструктуру человечества и сделает это еще раз
Разработчик представил трекер задач SheepCat для нейроотличных пользователей
Пользователь chadders13 поделился
Как я снизил WER с 33% до 3.3% для русской речи на CPU: сравнение GigaAM, Whisper и Vosk
Мне нужен был офлайновый голосовой ввод для Windows — push‑to‑talk, без облака, с хорошим распознаванием русского. Звучит просто? Я тоже так думал. За два месяца перепробовал три ASR‑движка, кучу оптимизаций, и большая часть идей оказалась тупиком. Но в итоге — 3.3% WER на CPU, в 2.4 раза лучше Whisper large‑v3-turbo на RTX 4090.Зачем это вообще понадобилосьГолосовой ввод на русском в 2026 году — грустная история. Встроенный в Windows работает через облако и плохо понимает русскую речь. Google Cloud STT — платный и требует интернет.
Как выбрать язык программирования новичку: Обзор ситуации на 2026
Выбор первого языка программирования — важное решение, которое может определить траекторию вашего профессионального развития. В этом расширенном руководстве мы подробно рассмотрим каждый популярный язык программирования объективно, без предпочтения какого-либо одного решения.📋 СодержаниеPythonJavaScriptJavaC#Go (Golang)RustSwiftKotlinRZator
Метрики для задач NLP. Часть 2. Генерация текста: BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore
Всем привет! Меня зовут Максим. Я NLP‑инженер в red_mad_robot и автор Telegram‑канала Максим Максимов // IT, AI. Это вторая часть серии статей про метрики задач NLP, в которой я затрону тему оценки качества в задачах генерации текста. Мы рассмотрим следующие метрики: BLEUROUGEMETEORBERTScoreНачнем!Генерация текста
Использование термодинамической помощи случайным лесам для многоклассификационных задач (с кодом Python)
Метод SHAP (SHapley Additive exPlanations), опирающийся на классическую теорию игр, утвердился в качестве стандарта для оценки значимости признаков в моделях машинного обучения. В задачах бинарной классификации процесс построения графиков waterfall plot или beeswarm plot достаточно тривиален и подробно описан в документации.Однако при переходе к многоклассовой классификации возникают сложности, связанные с изменением размерности выходных данных. Прямое применение стандартного кода к многомерным выходным данным часто приводит к ошибкам несовпадения размерностей или некорректной интерпретации результатов.
ООП в Python за 1 статью: от «Hello World» до архитектуры
Вы уже освоили переменные, циклы и функции. Ваши скрипты бодро парсят сайты и перекладывают файлы. Но однажды проект начинает расти.Вместо одного файла — десять. Переменные «путешествуют» по коду непредсказуемым образом, а попытка исправить один баг рождает два новых. Вы смотрите на редактор и понимаете: это не архитектура, это тарелка со спагетти.Именно в этот момент на сцену выходит ООП.Многие новички боятся этой аббревиатуры, представляя скучные университетские лекции и сложные диаграммы. Из-за страха они продолжают писать код «в столбик», лишая себя мощных инструментов разработки.
