Forwarded from ЉŊГА ПРОПπАȞДЫ ΉΞТРАДꋊАЦꀤḦОӇԊЫХ ЦЕꃄꃅОСТЕÑ
НЕТФЛИКС ПОКУПАЕТ ВОРНЕР? ОНИ ДУМАЮТ, ЧТО МОГУТ ВЗЯТЬ МОЁ МЕСТО В МОЁМ СТАРОМ ДОМЕ?! ДА ВЫ ШУТИТЕ! ТРАМП ВСЕГДА ПЕРВЫЙ! Я НЕ ПОЗВОЛЮ ЭТОМУ ПРОИСХОДИТЬ!
ВАШ АДМИН ТРОНАЛЬД ДАМП
@donaldtrumpnofuckingwayifiambot
ВАШ АДМИН ТРОНАЛЬД ДАМП
@donaldtrumpnofuckingwayifiambot
🐳76🌭16
Не за телеком, но читателям будет интересно, наверное.
Вот такие вопросы при сдаче на права в Германии
Вот такие вопросы при сдаче на права в Германии
2🐳290🌭28
Forwarded from Медуза — LIVE
Грусть, злость и удивление — основные эмоции от блокировки Roblox в России. Вот что говорят дети и их родители по этому поводу
Роскомнадзор заблокировал популярную игровую платформу Roblox. Мы спросили у читателей «Медузы», как на эту новость отреагировали они сами и их дети. Многие сходятся во мнении, что, несмотря на все недостатки модерации платформы, запрещать Roblox — глупое и бессмысленное решение. При этом большинство не собирается отказываться от любимых игр и использует VPN для обхода ограничений.
Открыть с VPN | без VPN
@meduzalive
Роскомнадзор заблокировал популярную игровую платформу Roblox. Мы спросили у читателей «Медузы», как на эту новость отреагировали они сами и их дети. Многие сходятся во мнении, что, несмотря на все недостатки модерации платформы, запрещать Roblox — глупое и бессмысленное решение. При этом большинство не собирается отказываться от любимых игр и использует VPN для обхода ограничений.
Открыть с VPN | без VPN
@meduzalive
Meduza
«По такой логике надо заблокировать весь интернет»
3 декабря 2025 года Роскомнадзор заблокировал в стране популярную игровую платформу Roblox. Мы спросили у читателей «Медузы», как на эту новость отреагировали они сами и их дети. Многие сходятся во мнении, что, несмотря на все недостатки модерации платформы…
🐳154🌭17
Forwarded from Общество Защиты Интернета
Как устроена криптовалюта и блокчейн?
Продолжаем цикл лекций при поддержке Reforum Space Berlin. Если мир криптовалюты всегда казался вам запутанным и немного пугающим – самое время во всём разобраться.
В этот раз Михаил Климарёв объяснил, как работает блокчейн, чем различаются разные сети и как безопасно пользоваться криптовалютой.
🎥 Запись лекции: https://youtu.be/gd4M9MXT5kI
@safe_runet
Продолжаем цикл лекций при поддержке Reforum Space Berlin. Если мир криптовалюты всегда казался вам запутанным и немного пугающим – самое время во всём разобраться.
В этот раз Михаил Климарёв объяснил, как работает блокчейн, чем различаются разные сети и как безопасно пользоваться криптовалютой.
🎥 Запись лекции: https://youtu.be/gd4M9MXT5kI
@safe_runet
YouTube
Лекция Михаила Климарёва «Криптовалюты без мифов: основы»
Telegram ОЗИ: https://t.me/safe_runet
Топ лучших VPN от НА СВЯЗИ: https://vpn-ru.net/rating
Twitter ОЗИ: https://x.com/safe_runet
Facebook ОЗИ: https://facebook.com/saferunet
Сайт ОЗИ: https://ozi-ru.net
Михаил Климарёв в Reforum Space Berlin рассказывает…
Топ лучших VPN от НА СВЯЗИ: https://vpn-ru.net/rating
Twitter ОЗИ: https://x.com/safe_runet
Facebook ОЗИ: https://facebook.com/saferunet
Сайт ОЗИ: https://ozi-ru.net
Михаил Климарёв в Reforum Space Berlin рассказывает…
2🐳105🌭19
Привет. Гонг Конг. В некоторых гудок есть, в некоторых нет. Предлагает бросить монетки.
🐳83🌭16
Эволюция моделей для программирования: куда всё пришло к 2025 году
2021 год — ИИ едва умел дописывать куски кода.
2025 год — это уже полноценные инженерные агенты, которые читают проект, пишут патчи, прогоняют тесты и сами исправляют ошибки.
Главные тенденции:
1. Рост количества моделей
С нескольких экспериментальных прототипов в 2021 году индустрия пришла к десяткам мощных моделей и большим экосистемам в 2025-м.
2. Новые архитектуры
Появляются диффузионные модели для кода — аналог Stable Diffusion, но для генерации программ.
Это делает генерацию быстрее и дешевле.
3. Переход от автокомплита к реальному инженерному ИИ
SWE-агенты анализируют проект, планируют задачи, вносят изменения и проверяют результат без участия человека.
4. Интеграция в рабочие инструменты
Модели становятся частью IDE, терминалов и плагинов: Copilot, Cursor, Windsurf и многие другие.
5. Главное направление развития
Фокус смещается с «модель, которая пишет код» на «ИИ, который работает как разработчик и закрывает задачи целиком».
2021 год — ИИ едва умел дописывать куски кода.
2025 год — это уже полноценные инженерные агенты, которые читают проект, пишут патчи, прогоняют тесты и сами исправляют ошибки.
Главные тенденции:
1. Рост количества моделей
С нескольких экспериментальных прототипов в 2021 году индустрия пришла к десяткам мощных моделей и большим экосистемам в 2025-м.
2. Новые архитектуры
Появляются диффузионные модели для кода — аналог Stable Diffusion, но для генерации программ.
Это делает генерацию быстрее и дешевле.
3. Переход от автокомплита к реальному инженерному ИИ
SWE-агенты анализируют проект, планируют задачи, вносят изменения и проверяют результат без участия человека.
4. Интеграция в рабочие инструменты
Модели становятся частью IDE, терминалов и плагинов: Copilot, Cursor, Windsurf и многие другие.
5. Главное направление развития
Фокус смещается с «модель, которая пишет код» на «ИИ, который работает как разработчик и закрывает задачи целиком».
1🐳72🌭33
Более подробное описание картинки (LLM generated):
Это схема-родословная эволюции кодовых LLM — моделей, которые пишут, понимают и анализируют программный код, — с 2021 по 2025 год. На ней собраны модели, инструменты, плагины и IDE-интеграции, которые появились в эти годы, и показано, как постепенно менялся сам подход к созданию «умных помощников программиста».
⸻
Что на картинке в целом
Это такая «карта развития экосистемы», где:
• слева — ранние модели (2021–2022),
• в центре — быстрый рост количества кодовых LLM (2023–2024),
• справа — новый этап 2025 года: уже не просто модели, а целые экосистемы инструментов, SWE-агенты и диффузионные кодеры,
• вверху — инструменты для терминала и IDE-плагины,
• внизу — типы моделей (Embedding, LLM coder, Diffusion coder, Software Engineering agents).
Это не просто список моделей, а попытка показать эволюцию самого подхода: сначала просто появился «ИИ, который пишет код», а в 2024–2025 начались сложные инженерные агенты, RL-обучение и новые архитектуры.
⸻
Этапы развития (как на схеме)
2021 — первые шаги
Это эпоха CodeBERT, CodeX, CodeT5, CodeParrot — ранние модели, обычно просто LLM, «подкрученные» под код.
Это были скорее эксперименты: модели могли генерировать код, но делали это довольно наивно.
⸻
2022 — начало взрыва
Появляются более серьёзные модели:
• AlphaCode (Google/DeepMind) — попытка решать задачи наподобие Codeforces.
• CodeGen — мощная серия моделей для мульти-языкового кода.
• Huawei PanGu-Coder, CodeGeeX — крупные китайские инициативы.
Это первый год, где кодовые модели начали становиться массовыми.
⸻
2023 — широкая экосистема и модели нового поколения
Сильное расширение рынка:
• StarCoder, SantaCoder — модели BigCode, прозрачные и открытые.
• CodeLlama (Meta) — первая модель от крупной компании, ориентированная именно на разработчиков.
• OctoCoder, CodeGeeX2 — разные улучшенные версии.
Параллельно появляются первые нормальные терминальные инструменты и IDE-плагины (Copilot, Cursor, Windsurf и так далее).
⸻
2024 — переходный год
Появляются модели с фокусом на:
• интерпретацию кода прямо внутри модели (OpenCodeInterpreter),
• новые архитектуры (StableCode, StarCoder2, Qwen1.5-Coder),
• переход к «агентам» — модели, которые не просто генерируют код, а анализируют проект, выполняют задачи, тестируют, чинят ошибки.
Отдельно появляется направление диффузионных моделей для кода — аналог Stable Diffusion, но для программ.
⸻
2025 — зрелая экосистема
Это уже новая стадия:
• Много «SWE-агентов» (Software Engineering Agents) — например DevStral, DeepSWE, KAT-Coder, DiffuCoder.
Они делают не одну команду, а полный цикл разработки.
• Появление RL-подходов для обучения программированию: модели учатся не «на текстах», а на решении задач и обратной связи.
• Сильное развитие диффузионных моделей: Gemini Diffusion, Mercury Coder.
• Большие корпоративные платформы: CodeFuse-CGE, BGE-Code.
То есть уже не просто модель, а целая «операционная система» вокруг разработки.
⸻
Верхняя часть: инструменты
Это сразу показывает, что кодовые LLM перестают быть «игрушками», которые запускают в чатике:
Терминальные инструменты
Codex, ClaudeCode, GeminiCode, Warp, OpenCode, QwenCode —
это когда пишешь в терминал, а модель помогает дописывать команды и код.
IDE-плагины
Copilot, Cursor, Windsurf, CodeGeeX IDE, KodeBuddy…
То есть модели превращаются в полноценные «соразработчики» в твоём редакторе.
⸻
Нижняя часть: типы моделей
Четыре направления:
1. Embedding – модели для поиска и понимания структуры кода.
2. LLM Coder – привычные «модели, которые пишут код».
3. Diffusion Coder – новое направление: генерация кода через диффузию, как в изображениях.
4. SWE – модели-инженеры: самостоятельно читают проект, планируют работу, генерируют патчи, тестируют.
Это схема-родословная эволюции кодовых LLM — моделей, которые пишут, понимают и анализируют программный код, — с 2021 по 2025 год. На ней собраны модели, инструменты, плагины и IDE-интеграции, которые появились в эти годы, и показано, как постепенно менялся сам подход к созданию «умных помощников программиста».
⸻
Что на картинке в целом
Это такая «карта развития экосистемы», где:
• слева — ранние модели (2021–2022),
• в центре — быстрый рост количества кодовых LLM (2023–2024),
• справа — новый этап 2025 года: уже не просто модели, а целые экосистемы инструментов, SWE-агенты и диффузионные кодеры,
• вверху — инструменты для терминала и IDE-плагины,
• внизу — типы моделей (Embedding, LLM coder, Diffusion coder, Software Engineering agents).
Это не просто список моделей, а попытка показать эволюцию самого подхода: сначала просто появился «ИИ, который пишет код», а в 2024–2025 начались сложные инженерные агенты, RL-обучение и новые архитектуры.
⸻
Этапы развития (как на схеме)
2021 — первые шаги
Это эпоха CodeBERT, CodeX, CodeT5, CodeParrot — ранние модели, обычно просто LLM, «подкрученные» под код.
Это были скорее эксперименты: модели могли генерировать код, но делали это довольно наивно.
⸻
2022 — начало взрыва
Появляются более серьёзные модели:
• AlphaCode (Google/DeepMind) — попытка решать задачи наподобие Codeforces.
• CodeGen — мощная серия моделей для мульти-языкового кода.
• Huawei PanGu-Coder, CodeGeeX — крупные китайские инициативы.
Это первый год, где кодовые модели начали становиться массовыми.
⸻
2023 — широкая экосистема и модели нового поколения
Сильное расширение рынка:
• StarCoder, SantaCoder — модели BigCode, прозрачные и открытые.
• CodeLlama (Meta) — первая модель от крупной компании, ориентированная именно на разработчиков.
• OctoCoder, CodeGeeX2 — разные улучшенные версии.
Параллельно появляются первые нормальные терминальные инструменты и IDE-плагины (Copilot, Cursor, Windsurf и так далее).
⸻
2024 — переходный год
Появляются модели с фокусом на:
• интерпретацию кода прямо внутри модели (OpenCodeInterpreter),
• новые архитектуры (StableCode, StarCoder2, Qwen1.5-Coder),
• переход к «агентам» — модели, которые не просто генерируют код, а анализируют проект, выполняют задачи, тестируют, чинят ошибки.
Отдельно появляется направление диффузионных моделей для кода — аналог Stable Diffusion, но для программ.
⸻
2025 — зрелая экосистема
Это уже новая стадия:
• Много «SWE-агентов» (Software Engineering Agents) — например DevStral, DeepSWE, KAT-Coder, DiffuCoder.
Они делают не одну команду, а полный цикл разработки.
• Появление RL-подходов для обучения программированию: модели учатся не «на текстах», а на решении задач и обратной связи.
• Сильное развитие диффузионных моделей: Gemini Diffusion, Mercury Coder.
• Большие корпоративные платформы: CodeFuse-CGE, BGE-Code.
То есть уже не просто модель, а целая «операционная система» вокруг разработки.
⸻
Верхняя часть: инструменты
Это сразу показывает, что кодовые LLM перестают быть «игрушками», которые запускают в чатике:
Терминальные инструменты
Codex, ClaudeCode, GeminiCode, Warp, OpenCode, QwenCode —
это когда пишешь в терминал, а модель помогает дописывать команды и код.
IDE-плагины
Copilot, Cursor, Windsurf, CodeGeeX IDE, KodeBuddy…
То есть модели превращаются в полноценные «соразработчики» в твоём редакторе.
⸻
Нижняя часть: типы моделей
Четыре направления:
1. Embedding – модели для поиска и понимания структуры кода.
2. LLM Coder – привычные «модели, которые пишут код».
3. Diffusion Coder – новое направление: генерация кода через диффузию, как в изображениях.
4. SWE – модели-инженеры: самостоятельно читают проект, планируют работу, генерируют патчи, тестируют.
🌭39🐳24