Рубрика «python»

Предыстория: архитектура, BIM и попытки автоматизации

Меня зовут Владислав Пономарев, я архитектор, проектирую дома. Ещё в магистратуре, 10 лет назад я занимался BIM-внедрением в проектной организации в Сочи. Это были Revit, Civil 3D и другие инструменты. Делал это в рамках своей темы магистерской работы. ��отом переключился на архитектуру в частном домостроительстве, где больше изучал практические вопросы проектирования и философию архитектуры, ее эстетические качества. Но любовь к более сложному BIM осталась. С энтузиазмом продвигал тему BIM, когда до массового внедрения в РФ было еще далеко.

Читать полностью »

От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения - 1

Реддит и ХабрЧитать полностью »

Привет!

Я очень люблю аудиокниги. Но в последнее время слушать их легально (и удобно) стало той еще болью. То книга внезапно пропадает из библиотеки сервиса из-за истекших авторских прав, то приложение для прослушивания обрастает ненужными функциями и начинает весить как AAA-игра, то скачанные с торрентов гигабайтные архивы забивают всю память смартфона.

Я перепробовал десяток офлайн-плееров, но везде натыкался на компромиссы: нет синхронизации между устройствами, слетает прогресс, неудобно закидывать файлы. В какой-то момент я посмотрел на Telegram с его безлимитным облаком и подумал: Читать полностью »

У многих из нас есть «кладбище» аудиозаписей: интервью, лекции, длинные совещания. Когда мой архив перевалил за сотню часов, я понял, что пора что-то менять. Облачные сервисы либо кусаются по цене, либо выдают «кашу» без нормальной пунктуации и разделения спикеров.

В этой статье я расскажу, как собрал локальный конвейер на базе WhisperX, почему 40 ГБ оперативной памяти важнее мощной видеокарты и как метод «вайб-кодинга» помог мне превратить одиночный скрипт в модульное приложение с пакетной обработкой.

Почему не ванильный Whisper?

Оригинальный Whisper от OpenAI хорош, но для моих задач у него было три фатальных недостатка:

  1. Читать полностью »

Skeleton Indexing (KDD 2025) + HippoRAG 2 (ICML 2025) + VectorCypher + Datalog Reasoning + 10 итераций оптимизации


TL;DR

Я реализовал Graph RAG систему, которая комбинирует 5 техник из свежих научных статей в единый пайплайн с декларативным reasoning-движком, полной провенансной трассировкой и типизированным API. Результат: 174/180 (96.7%) на билингвальном бенчмарке из 30 вопросов, оценённых в 6 режимах retrieval. Три режима достигли 100%. Ноль persistent failures.

GitHub: Читать полностью »

Меня 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?

Гипотеза была скромная: агенты научатся как-то распределять задачи.

Реальность оказалась… ну, другой.

Сетап

Железо: VPS на Hetzner, 8 vCPU AMD EPYC, 32GB RAM, Ubuntu 22.04. Без GPU — агенты только дёргают API, считать нечего. Redis 7.2.3 для message board. Python 3.11.

Читать полностью »

Когда мы разрабатываем веб-сервисы на Python, мы почти всегда работаем с готовыми абстракциями: фреймворками (fastapi, flask, django) и веб-серверами (uvicorn, gunicorn). Фреймворк предоставляет удобную модель работы с HTTP, сервер принимает TCP-соединения, парсит HTTP и передаёт данные в приложения через интерфейсы вроде WSGI или ASGI.

Эти абстракции начинают восприниматься как нечто само собой разумеющееся. Но по мере накопления опыта к ним возникает всё больше вопросов:

  • Где проходит граница ответственности между веб-сервером и веб-приложением?

  • Что именно делают WSGI и ASGI?Читать полностью »

В данной статье хочу поделиться своим опытом по абстрактным классам. Думаю  это будет полезно как разработчикам, только начинающим свой путь, так и уже имеющим опыт. 

В материале можно посмотреть, как изящно связать свойства  и абстрактные классы с реализацией принципа DRY .

Для начал кратко пробежимся по определениями и терминам, и далее ответим на вопросы, которые могут логично вытекать из этих определений.

Абстрактные классыЧитать полностью »

TL;DR: Вместо случайных весов Xavier/He — детерминистические, математически гарантированные начальные веса на основе алгебры группы M_{23}. Сходимость в 2.8× быстрее, condition number весовых матриц улучшается в 8× раз, и полный SR-пайплайн до 29–30 dB PSNR на ~900K параметров.

Читать полностью »

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 понадобилось

Голосовой 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.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js