Open source — July 2026

Ministack: Free, open-source local AWS emulator - 55+ services, Terraform compatible, real databases. Free forever. MIT licensed.

https://github.com/ministackorg/ministack

awesome-ai-seo

Каталог open-source скриптов, AI SEO-платформ, библиотек промптов и инструментов для генерации контента.

⭐️ Stars: 274

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

🔍 Cisco flags active exploitation of FMC static credential flaw

Cisco says CVE-2026-20316, a high-severity issue in Secure Firewall Management Center, is being exploited in the wild. The flaw stems from built-in static credentials for a low-privilege account, allowing remote unauthenticated access to affected systems. Hotfixes were released for FMC 7.0, 7.2, 7.4, 7.6, 7.7, and 10.0 in the Cisco advisory.

The issue matters because Cisco rates the access path as chainable with other FMC flaws for privilege escalation. A shared IOC, /var/tmp/license.tmp in /var/log/messages, gives defenders a concrete triage point, while internet-exposed management interfaces remain the clearest risk reducer.

🛰️ Open sources - closed narratives @sitreports

🔍 Exchange OWA zero-day used for persistent mailbox compromise

Proofpoint says the Russian-linked group Laundry Bear/Void Blizzard exploited CVE-2026-42897, an XSS flaw in Outlook Web Access, to deliver the OWAReaper backdoor via crafted emails opened in the reading pane. The malware runs in-browser, removes exploit content from the message, harvests account data, and abuses GetClientAccessToken plus mailbox permission changes to maintain access.

The key operational detail is persistence at the server side: restoring a workstation or rotating the victim’s credentials may not cut access if folder permissions and OAuth paths remain intact. The campaign targeted government and multiple private sectors in the US and Europe.

🛰️ Open sources - closed narratives @sitreports

RealCost XAU Session Cost Snapshot MT5 est un script open source pour MetaTrader 5 destiné à vérifier le symbole du graphique avant lancement d’un backtest, en particulier sur XAUUSD, GOLD et variantes dépendantes du courtier.

Il produit un rapport et peut écrire un CSV clé/valeur avec : Bid/Ask, spread en points, décimales et taille du point, taille/valeur du tick, taille de contrat, lots min/max/pas, stop level et freeze level, swaps long/short, modes de négociation, d’exécution et d’ordres, devises de profit et de marge, ainsi que solde, equity, devise et levier.

Intérêt principal : les différences de spécifications (nom, contrat, tick, volume step, stops, freeze, spread, commissions, heure serveur) peuvent rendre non comparables des résultats du Strategy Tester entre courtiers.

Limites : aucun trading, aucune modification d’ordres, pas de DLL ni WebRequest. Instantané unique, s...

👉 Lis ça | AlgoBook | @mql5fr

ВАКАНСИЯ: IT-директор 📍 Удалённо | российская инжиниринговая компания 💰 400 000 ₽ gross + квартальная премия Роль для человека, который умеет не только формировать IT-стратегию, но и самостоятельно погружаться в инфраструктуру, внедрения и автоматизацию бизнеса. Здесь нужен практикующий IT-директор для компании среднего масштаба, где стратегия быстро превращается в конкретные операционные задачи. ⚙️ Ключевая задача: Развитие и управление IT-контуром компании: инфраструктура, корпоративные системы, подрядчики, бюджет и внедрение AI-инструментов. 🧠 Требования: — Опыт построения self-hosted инфраструктуры на Kubernetes. — Уверенное знание Linux и Open Source. — Опыт работы с мультдоменной инфраструктурой и VPN. — Опыт внедрения 1С ERP и Битрикс24. — Координация нескольких подрядчиков и команд — от 5 одновременно. — Опыт управления IT-бюджетом. — Реальные кейсы внедрения AI и LLM: RAG, ассистенты, автоматизация процессов. — Опыт работы в компаниях среднего бизнеса численностью 50–200 сотрудников. — Готовность совмещать стратегические задачи с операционной работой. Это роль для руководителя, который умеет держать IT-функцию целиком и не ограничивается презентациями и постановкой задач подрядчикам. 💼 Условия: — Полностью удалённый формат. — Доход 400 000 ₽ до вычета налогов. — Квартальная премия. 📩 Контакты: — Telegram: @ivanjo89 — Телефон: +7 977 706-83-82 — [email protected]

Android

Jetpack Compose исполнилось пять лет. С момента выхода версии 1.0 в июле 2021 года декларативный UI-фреймворк прошёл путь от экспериментального инструмента до основного способа создания интерфейсов для Android. По данным Google, Compose уже используется более чем в 68% из тысячи самых популярных приложений. За это время Compose вышел далеко за пределы смартфонов: сегодня он применяется на Wear OS, Android TV, в виджетах Glance и интерфейсах для умных очков. Фреймворк получил Material 3 Expressive, адаптивные API FlexBox, Grid, MediaQuery и Styles, а актуальной версией стала Compose 1.11. Главное изменение впереди: Google объявила Android-разработку Compose-first. Все новые UI-возможности будут создаваться прежде всего для Compose, тогда как классический Views Toolkit переходит в режим поддержки. Фактически эпоха XML-разметки и findViewById постепенно подходит к концу.

• Как R8 в два раза ускорил работу корутин Kotlin на Android • Happy 5th Birthday Compose • KotlinLLM is Going Open Source • How Senior Android Developers Review Pull Requests?

Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] #удаленка #junior #middle Компания: МТС

☑️Чем предстоит заниматься -Проектировать микросервисы и API (REST/gRPC); -Создавать RAG и AI-агенты: разрабатывать системы генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex); -Работать с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска; -Проектировать базы данных: работать с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG; -Заниматься оптимизацией производительности, покрытием кода тестами (Pytest), написанием асинхронного кода на Python (FastAPI/Django); -Проводить code review и контейнеризацию приложений (Docker).

☑️Что мы ожидаем -Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием; -Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC); -Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов; -Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha; -Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j); -Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka); -Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3); -Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC); -Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN).

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

⚡️Альянс по защите и конторлю ИИ-агентов

NVIDIA, Microsoft, CrowdStrike, IBM и еще полсотни компаний экстренно сколотили Open Secure AI Alliance. Их цель - создать единый стандарт безопасности для контроля над нейросетями.

Триггером для создания альянса стал недавний инцидент с OpenAI и Hugging Face. ИИ буквально провернул многоступенчатую целевую атаку без участия оператора. Hugging Face пришлось поднимать локальную открытую модель GLM 5.2, чтобы просто расшифровать логи инцидента.

Что теперь будут делать корпорации? Альянс понял, что проблема не в самой языковой модели, а в её обвязке - исполняющем контуре, который дает агенту доступ к терминалу, браузеру и файлам. Ошибка в правах доступа - и агент спокойно сливает коммерческую тайну или сносит базы данных.

🔍Участники альянса уже выпускают первые инструменты: 🟦NVIDIA открыла среду на Python для создания агентов, где их действия можно хоть как-то отслеживать и ограничивать. 🟦Microsoft пиарит свою систему MDASH, которая с помощью роя из сотни микро-агентов автоматически ищет уязвимости в коде. 🟦SpaceXAI выпустила опенсорс Grok Build - консольного ИИ-кодера, которого можно запустить локально и поковырять под капотом.

🦔CyberYozh

На OpenRouter приехала Voyage AI, сразу шесть моделей: текстовые эмбеддеры voyage-4-large, voyage-4 и voyage-4-lite, мультимодальная voyage-multimodal-3.5 и два реранкера, rerank-2.5 и rerank-2.5-lite.

Voyage занимается только поиском, эмбеддингами и реранкерами, больше ничем, а с февраля 2025 года принадлежит MongoDB. Для OpenRouter это первый профильный поисковый вендор в каталоге. Эмбеддинги там вообще появились недавно, осенью 2025, и до сих пор были попутным продуктом больших лабораторий вроде OpenAI, Google и Mistral либо опенсорсом.

По самой серии Voyage 4, вышедшей в январе: контекст 32 тысячи токенов, размерность вектора выбирается из 2048, 1024, 512 и 256, есть квантование вплоть до бинарного, а у флагмана внутри MoE, для эмбеддингов вещь редкая. Все модели серии живут в одном векторном пространстве, поэтому базу можно проиндексировать старшей моделью, а запросы гонять через lite и не переиндексировать ничего при смене модели. На собственном бенчмарке RTEB старшая обходит Gemini Embedding 001 на 3,87%, Cohere Embed v4 на 8,2% и OpenAI text-embedding-3-large на 14,05%, но замеры авторские.

Цены совпадают с прямыми у Voyage, наценки OpenRouter не берёт: 0,12 $ за миллион токенов у large, 0,06 у обычной и 0,02 у lite.

@neuro_channel

🚀 Important AI Terms You Should Know

🅰️ A — Agentic AI  ✅ AI systems that can reason, plan, use tools, make decisions, and execute multi-step tasks autonomously to achieve a goal.

🅱️ B — Bias  ✅ Unfair or inaccurate behavior in an AI model caused by biased training data or model design.

🅲 C — Claude Code  ✅ An AI-powered coding assistant designed to help developers understand codebases, write code, debug applications, refactor projects, and automate software development tasks.

🅳 D — Dataset  ✅ A collection of data used to train, validate, or test AI models.

🅴 E — Embeddings  ✅ Numerical vector representations that capture the meaning of text, images, or other data for semantic search and retrieval.

🅵 F — Fine-Tuning  ✅ Training an existing AI model on additional data to improve performance for a specific task or domain.

🅶 G — Generative AI  ✅ AI that creates new content such as text, images, audio, video, or code.

🅷 H — Hallucination  ✅ When an AI model generates information that sounds convincing but is incorrect or unsupported.

🅸 I — Inference  ✅ The process of using a trained AI model to generate predictions or responses.

🅹 J — JSON  ✅ A lightweight data format commonly used for exchanging information between AI applications and APIs.

🅺 K — Knowledge Base  ✅ A collection of documents or information that AI systems can retrieve and use to answer questions.

🅻 L — Large Language Model (LLM)  ✅ An AI model trained on massive amounts of text to understand and generate human-like language.

🅼 M — Multimodal AI  ✅ AI that can understand and generate multiple types of data such as text, images, audio, and video.

🅽 N — Neural Network  ✅ A machine learning model inspired by the human brain that learns patterns from data.

🅾️ O — Open-Source Model  ✅ An AI model whose weights or code are publicly available for developers to use and customize.

🅿️ P — Prompt  ✅ The instruction or input provided to an AI model to generate a response.

🆀 Q — Quantization  ✅ A technique that reduces model size and memory usage, making AI models faster and more efficient to run.

🆁 R — RAG (Retrieval-Augmented Generation)  ✅ A technique that combines an LLM with external knowledge to produce more accurate and up-to-date responses.

🆂 S — Semantic Search  ✅ A search method that finds information based on meaning rather than exact keyword matches.

🆃 T — Token  ✅ The basic unit of text that an AI model processes during training and inference.

🆄 U — Unstructured Data  ✅ Data without a predefined format, such as emails, PDFs, images, audio, and videos.

🆅 V — Vector Database  ✅ A database optimized for storing and searching embeddings used in RAG and AI applications.

🆆 W — Workflow  ✅ A sequence of steps that an AI system or AI Agent follows to complete a task.

🆇 X — XAI (Explainable AI)  ✅ Techniques that help humans understand how AI models make decisions.

🆈 Y — YAML  ✅ A human-readable configuration format commonly used in AI tools, workflows, and application settings.

🆉 Z — Zero-Shot Learning  ✅ The ability of an AI model to perform a task without being specifically trained on examples of that task.

📌 Double Tap ❤️ For More

📚 Бесплатный учебник по теории игр - 578 страниц

Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр.

Внутри:

* основы теории игр и стратегического взаимодействия; * равновесия и принятие решений; * 165 задач с решениями; * 163 иллюстрации; * материал на стыке математики, экономики и Computer Science.

Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами.

📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808

#GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning

🤓Підготували для вас чергову добірку корисної інформації для вашого розвитку з різних напрямків👇

➡️Каталог open-source проєктів  Платформа з великою кількістю open-source проєктів, де учасники спільноти публікують свої роботи. Ви можете використовувати готові рішення або долучитися до їх розробки.

➡️Meilisearch Надшвидкий пошуковий рушій з REST API, який легко інтегрується в сайти та застосунки для реалізації миттєвого пошуку. Підтримує пошук із виправленням помилок, фільтри, фасети, синоніми, геопошук і гібридний семантичний пошук. Встановлюється одним бінарним файлом або через Docker, має SDK для більшості мов програмування, підтримує шардинг і інтеграцію з LangChain та MCP для AI-сценаріїв.

➡️База знань з Java Це навчальний портал, де детально розібрані ключові теми мови:синтаксис, ООП, колекції, винятки, введення-виведення, багатопоточність та багато іншого.

➡️practical-tutorials/project-based-learning Репозиторій, у якому зібрані гіди з акцентом на реальні проєкти замість сухої теорії — усе можна реалізувати з нуля Всередині — десятки ідей для практики, проєкти різного рівня складності, приклади на C++ і C#, а також задачі з роботою з файлами, мережею, графікою та багатопоточністю.

➡️Швидко опановуємо синтаксис популярних фреймворків Сервіс дозволяє наочно порівнювати синтаксис React, Vue, Svelte та Angular, щоб швидше розібратися з новим фреймворком.

➡️Crack Every Interview with Real-Time AI Assistant Інструмент допомагає проходити онлайн-співбесіди, пропонуючи підказки в режимі реального часу. AI аналізує розмову, враховує контекст і пропонує варіанти відповідей навіть на складні запитання.

Продуктивного перегляду!😎  #корисно #розвиток #tech

👉Всі наші платформи | Масонська ложа😎 | Вакансії

#typescript

OpenWork is a free, open-source app for sharing AI workflows across macOS, Windows, and Linux. You can use the same skills, plugins, and connected services in different AI agents, so work you set up once is easy to reuse and share. The main benefit is saving time and keeping tools consistent for you, your team, and your devices, while the admin tools help larger groups manage access and shared connections.

https://github.com/different-ai/openwork

Omniget

OmniGet is an open-source, all-in-one desktop application for downloading, organizing, and studying online content. It combines a powerful media downloader with a built-in course player, PDF/EPUB reader, music library, and productivity tools—allowing you to learn, watch, read, and manage everything from a single, privacy-focused interface.

🔗 Links: - Download - Screenshots - Features - Source code

Developer: tonhowtf

❤️ Support the Project

If this project makes your life easier, here are a few quick ways to show some love: ⭐️ Star the repo/app ☕️ Buy a coffee for the developer 🛠 Contribute code, issues, or pull-requests

tags: #Windows #Linux #Mac #DownloadManager #MediaDownloader #Study

VM-ный миф № 5: некоторые уязвимости инфраструктуры можно вообще не устранять. Сейчас на Западе очень популярна тема Вульнпокалипсиса (Vulnpocalypse). Этот термин обозначает ситуацию, когда скорость обнаружения уязвимостей и появления эксплойтов для них начинает значительно превосходить скорость выпуска обновлений безопасности вендорами ПО и скорость установки этих обновлений их клиентами. В принципе, это уже сейчас похоже на правду: количество CVE растёт настолько быстро, что NVD отказались от анализа всех CVE. Microsoft Patch Tuesday вырос примерно со 100 исправляемых уязвимостей в месяц до 500+. Аналогично, каждый месяц обновляются рекорды по числу уязвимостей в отчётах Linux Patch Wednesday.

Причиной этого обычно называют развитие технологий искусственного интеллекта. И с этим можно отчасти согласиться: ИИ действительно значительно упростил поиск уязвимостей и разработку инструментов для их эксплуатации. Но, на мой взгляд, настоящая причина такого количества уязвимостей - не в ИИ, а в качестве ПО. Десятилетиями вендоры ПО писали ОЧЕНЬ плохой код. Их цель была одна - реализовать как можно больше фич за наименьшее время и наименьшие деньги. Если разработку можно было отдать на аутсорс в страны с максимально дешёвой рабочей силой и низкой культурой разработки - её отдавали. Если можно было взять бесплатный код, непонятно кем написанный и выложенный в открытый доступ (я про open source) - его использовали. В результате мы имеем то, что имеем: огромное количество уязвимостей в этом коде.

Раньше это было не так заметно, т.к. скорость прироста выявленных уязвимостей ограничивалась возможностями специалистов-ресёрчеров. А они в первую очередь искали уязвимости там, где за это платили. Как только это ограничение начало сниматься благодаря ИИ-сервисам, уязвимости начали массово проявляться. 😏 Есть основания полагать, что с развитием ИИ-инструментов темпы роста обнаруживаемых уязвимостей будут только расти.

С ростом количества уязвимостей растёт и количество обновлений, которые необходимо тестировать и устанавливать в инфраструктурах. Обновлений будет МНОГО, гораздо больше, чем было раньше. И выходить они будут ещё чаще. Сложившаяся ситуация - это плата за то, что вендоры софта могут писать плохой код, лепить из него продукты, а затем годами выпускать бесконечные заплатки для этих продуктов. А компании-клиенты готовы такие продукты покупать и использовать. 🤷‍♂️

При этом имеет место довольно занимательная ситуация. Покупать продукты клиенты готовы, а выполнять рекомендации вендоров ПО по устранению уязвимостей в купленных продуктах (устанавливать обновления, менять конфигурацию и применять другие меры защиты) они НЕ ГОТОВЫ. И ищут "индульгенции", чтобы этого не делать.

И находят! 🙂 Есть Vulnerability Management (Exposure Management)-вендоры, которые в своём маркетинге транслируют, что "нужно устранять только 1-3% уязвимостей". Только купите их решение, и они вам этот минимальный список уязвимостей покажут. 🔮 Это, конечно, безответственное шарлатанство...

[ Читайте полностью в посте на сайте avleonov.ru ]

➡️Ⓜ️ MAX | @avleonovrus #VMmyth #VMprocess #ExposureManagement #VulnerabilityRemediation #Remediation #PatchManagement #Prioritisation #CVE #NVD #EPSS #VulnerabilityResearch #AI #SecureByDesign #Gartner #OpenSource #SoftwareQuality

🔥 Вся AI-индустрия ополчилась против Anthropic

24 июля Дженсен Хуанг написал свой первый пост в X – открытое письмо "OpenWeights and American AI Leadership" с призывом к правительству США не ограничивать открытые AI-модели. К письму присоединились Microsoft, Hugging Face, Mistral. За выходные подтянулись OpenAI, Google и SpaceX. К понедельнику под письмом стояли 77 организаций - от Mozilla и Linux Foundation до a16z и Y Combinator.

Открытые веса, о которых речь, - это когда веса модели (файлы, определяющие её поведение) можно скачать и запустить на своём железе, а не толькочерез API. Коалиция аргументирует так: открытые модели расширяют доступ кAI для стартапов и университетов, усиливают конкуренцию и дают компаниям контроль над тем, что они строят. Запрещать их - значит душить инновации.

Единственный крупный AI-лаб, который не подписал письмо - Anthropic. 😳

Ирония в том, что когда правительство США запретило Anthropic выдавать их модель Fable 5 иностранным гражданам, те выключили модель по всему миру и выпустил заявление, в котором писали буквально то же самое, что сейчас в письме: ограничения наказывают не злоумышленников, а тех, кто играет по правилам. Прошло полтора месяца - и Anthropic оказался единственным, кто молчит, когда тот же аргумент звучитот всей индустрии.

Однако 27 июля Дарио Амодеи опубликовал официальный ответ - "Our position on open-weights models." Компания согласна: open-weights без опасных возможностей - это общественное благо. Они бесплатны (кроме вычислений) и приносят пользу бизнесу, разработчикам, исследователям.

Главный страх Амодеи - авторитарные режимы, прежде всего КПК, построят ИИ мощнее американского ради «перманентного военного превосходства» и подавления собственного народа.

Вместо запрета open-weights он предлагает три меры: не продавать Китаю мощные чипы, бороться с промышленной дистилляцией (когда одну модель "выжимают" через другую для обучения своей) и обязатьвсе достаточно мощные модели - открытые и закрытые - проходить тесты безопасности перед релизом.

Но письмо Хуанга так и не подписали. 😐

💯 Только Опенсорс, только хардкор 🗿 Дарио прав

@how2ai | Забустить канал | Внедряем ИИ в бизнес

Rust заменяет C внутри ядра Linux.

Так говорит человек, который поддерживает Linux с 90-х.

Его зовут Грег Кроа-Хартман. Фактически второй человек после Линуса Торвальдса. Он лично проверял почти все CVE ядра Linux, выпущенные за последнее десятилетие. Когда-то он не любил Rust.

Однажды друг предложил ему попробовать. Его ответ был: «Что? Нет, C отличный». Друг возразил: «С ним программировать снова становится весело». Грега это не убедило. Он ошибался.

На Rust Week 2026 в Нидерландах Грег представил предложение, разработанное вместе с контрибьютором ядра Бенно Лоссином, которое потенциально может устранить около 80% CVE, возникающих в ядре каждый год.

Новый тип Rust под названием Untrusted помечает на этапе компиляции любые данные, поступающие из user space или от железа. Работать с такими данными нельзя, пока вы явно их не провалидируете.

Linux генерирует примерно 13 CVE в день. Почти ни одна из них не связана со сложными атаками. В большинстве случаев это одни и те же ошибки C, которые повторяются десятилетиями: непроверенные указатели, забытые unlock, use-after-free — ошибки, которые Rust делает структурно невозможными.

На Open Source Summit India в этом году Грег сказал прямо: «Ядро движется в сторону Rust. Git движется в сторону Rust. Многие проекты начинают переходить на Rust». Человек, который когда-то говорил, что C отличный, теперь называет Rust «более приятным для мейнтейнеров» и способом сделать «Linux безопаснее для пользователей».

Rust больше не эксперимент внутри ядра. Он становится одним из крупнейших изменений в Linux за последние десятилетия.

👉 @BackendPortal

FaceSwap

FaceSwap — open-source инструмент для замены лиц на фото и видео с помощью deep learning.

* Точно извлекает лица из исходных изображений и видео * Позволяет обучать собственные модели на своих датасетах * Использует обученные модели для замены лиц в новых видео * Есть полноценный GUI для управления всем пайплайном

По сути, весь процесс — от подготовки данных и обучения до финального face swap — можно вести в одном инструменте.

📁 Language: #Python 98.7%

⭐️ Stars: 55.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

☝🏻18-летний разработчик из Казахстана создал open-source AI-агента для общения со своей девушкой 24/7

Arlan Rakhmetzhanov бросил школу в выпускном классе и за 5 дней поднял $1 млн инвестиций в Лондоне выложил на GitHub свой необычный проект.

Talk-to-girlfriend-ai это Telegram-агент, который может читать, отправлять, записывать и планировать сообщения от имени владельца аккаунта.

По словам автора, он создал его потому что постоянно занят разработкой AI-продуктов и летает самолётами, а отвечать девушке всё равно нужно.

Агент использует API для поиска по базе из 500+ пикап-лайнов и гайдов по общению с девушками. Также в системе есть встроенная память, которая анализирует настроение собеседницы и предупреждает владельца, когда что-то не так.

Технический стек: Python + TypeScript, Telegram API через Telethon и MCP-интеграции.

Что думаете друзья? Диалоги с какими родственниками вы бы хотели передать нейросети?))

🚀 AI Interview Questions with Answers (Part 13)

121. What is OpenCV, and what are its applications? OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is an open-source library used for computer vision and image processing.

Applications: • Face detection and recognition • Object detection • Image filtering and enhancement • Motion tracking • OCR (Optical Character Recognition) • Video analysis • Autonomous vehicles

OpenCV supports Python, C++, and Java.

122. What is the Hugging Face Transformers library? Hugging Face Transformers is an open-source Python library that provides access to thousands of pre-trained Transformer models for NLP, computer vision, audio, and multimodal AI.

Popular models include: BERT, GPT, T5, Llama, Mistral

Benefits: • Easy-to-use APIs • Pre-trained models • Fine-tuning support • Integration with PyTorch and TensorFlow

123. What is LangChain, and how is it used in LLM applications? LangChain is an open-source framework for building applications powered by Large Language Models.

It helps developers connect LLMs with: Databases, APIs, Documents, Vector databases, External tools

Common use cases: AI chatbots, RAG applications, AI agents, Document Q&A, Workflow automation

124. What is LlamaIndex, and what problem does it solve? LlamaIndex is a framework that helps connect Large Language Models with private or enterprise data.

It simplifies: Data ingestion, Index creation, Retrieval, Querying documents

LlamaIndex is widely used in Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications.

125. What is Ollama, and how is it used for running local LLMs? Ollama is a tool that allows users to download, run, and manage Large Language Models locally on their own computers.

Benefits: • Runs models offline • Better privacy • Lower latency • No API costs • Supports models such as Llama, Mistral, Gemma, and Phi

Used for local AI development and experimentation.

126. How do you use the OpenAI API in AI applications? The OpenAI API enables developers to integrate AI capabilities into applications.

Common use cases: Chatbots, Content generation, Code generation, Text summarization, Translation, Image generation, Speech-to-text, Text-to-speech

Developers send prompts through API requests and receive AI-generated responses.

127. How do you use the Anthropic API for LLM development? The Anthropic API provides access to Claude models for building AI-powered applications.

Used for: Conversational AI, Document analysis, Content generation, Coding assistants, Enterprise AI applications

Supports long-context processing and emphasizes safe and reliable AI interactions.

128. How do you use the Google Gemini API in AI projects? The Google Gemini API allows developers to integrate Gemini models into applications.

Capabilities: Text generation, Image understanding, Code generation, Document analysis, Multimodal AI, Question answering

Supports applications that combine text, images, audio, and other data types.

129. What is MLflow, and why is it important in MLOps? MLflow is an open-source platform for managing the complete Machine Learning lifecycle.

Features: Experiment tracking, Model packaging, Model registry, Model deployment, Version control

MLflow improves collaboration, reproducibility, and deployment of ML models.

130. What is Weights & Biases, and how is it used for experiment tracking? Weights & Biases (W&B) is an MLOps platform used to track, visualize, and manage Machine Learning experiments.

Features: Experiment tracking, Hyperparameter tuning, Model monitoring, Dataset versioning, Performance visualization, Team collaboration

Helps data scientists compare experiments and improve model performance more efficiently.

🔥 Double Tap ❤️ For More

Senior Software Engineer #удаленка Company: Base Salary: $102k - $112k estimated

🔹What you'll be doing: -Building and maintaining our frontend web applications with high quality standards -Open sourcing our web apps and libraries, and managing open source contributions and issues from the community -Assisting teams inside Coinbase building onchain products, leveraging industry best practices and modern dapp development patterns -Building key components of unified Base stack to further the decentralization of Base

🔹What we look for in you: -You have at least 3 years of experience in software engineering, and at least 2 years of experience in developing web apps and shipping user-facing features with JavaScript and modern js frameworks like React and NextJS  -You've developed and shipped user-facing features with onchain components -You’re familiar with current trends and best practices in frontend architecture and dapp development, including security, performance, and usability. -You’re familiar with product and design lifecycles, and collaborate closely with designers, engineers, and product managers -You write high quality, well tested and maintainable code

Contact

IT Jobs в Telegram | в VK | в Max

didriksg/Crisp Free, open-source macOS alternative to BetterDisplay and Lunar: a lightweight menu bar app with sharp HiDPI/Retina scaling for external monitors (no more blurry or tiny text), plus brightness (DDC), virtual displays, presets, and color. Language: Swift #4k #apple_silicon #brightness #ddc #display #display_manager #hidpi #mac #macos #menu_bar #monitor #resolution #retina #scaling #virtual Stars: 440 Issues: 3 Forks: 13 https://github.com/didriksg/Crisp

Humanity has reached the final frontier. It can be said with complete confidence that the era of great scientific and technological discoveries is behind us. Right now, neural networks are the biggest game we have ever played.

AI is the last technology we will ever discover because every subsequent wave of discoveries will be made not by humans, but by AI. The one who leads the way in this field does not just lead the industry... they control the machine that produces everything else.

This is why no government can slow it down, even if it wanted to. Ban AI, take a step back, and the other side will possess all the intelligence on the planet.

AI is not something you would willingly give up to a competitor.

So, everything is narrowing down to a two-way race between the USA and China, and every other country must choose sides or be left behind. This is a game of nations with the highest stakes, and it is already in motion.

The USA is the absolute leader in the total power of data centers and in the production of AI chips. And it seemed like no one would ever be able to take away this leadership.

But here's what happened: The flagship neural network developer of Kimi K3 is the Beijing startup Moonshot AI. The company introduced this AI model with 2.8 trillion parameters on July 16, 2026. Kimi K3 is the world's largest open-source AI model and, according to tests, is on par in performance with the most powerful proprietary systems from Anthropic and OpenAI.

Everyone thought: China built the most powerful model cheaply. And it is much more efficient than the newest American AI models. Therefore, all these expenses on computing will ultimately be unnecessary for the industry. Sell off Nvidia stocks, soon chips won't be needed by anyone.

But look at what happened: within 48 hours, K3 became so popular that they had to stop new registrations. Because they ran out of computational power to serve this model.

And this is a vivid example of Jevon's paradox. Cheap, brilliant, open intelligence does not reduce the demand for computing. On the contrary, it sparks an explosion of demand for chips and data centers.

Because cheap intelligence is integrated into everything. People use it for a billion things. The cheaper it becomes, the more people want it. But all this intelligence requires computation.

And Elon Musk was right. We have 3-4 years left to earn something, to discover and develop. In the future, AI will handle all of this. And the smartest and most powerful model at that. But whose precisely - cannot be predicted at this moment.

The billions spent by OpenAI, Anthropic, and Grock did not secure the American models leadership in the industry. Some insignificant Beijing startup with minimal industry investments is surpassing the world leaders.

So, who will rule the industry in the future? The owner of the most powerful data centers in the world. Guess who that person will be?