Python Парсинг: большой гайд 2026 + топ 20 ошибок при парсинге

Это полноценный бесплатный практический курс от базы до production-подхода.

Внутри разбираются:

- как работает HTTP, HTML и DOM

- requests, BeautifulSoup, lxml

- CSS-селекторы и XPath

- работа с API, JSON и авторизацией

- динамические сайты через Playwright и Selenium

- асинхронный парсинг на aiohttp и asyncio

- Scrapy как промышленный фреймворк

- обход антибот-защит

- хранение, валидация и экспорт данных

- ретраи, логирование и обработка ошибок

- тестирование парсеров

- архитектура production-парсера

- типовые ошибки и антипаттерны

Можно понять базу, как получить страницу, извлечь данные, почистить, проверить, сохранить и сделать это так, чтобы проект не развалился через неделю.

Материал для тех, кто хочет прокачать Python-парсинг не на уровне игрушечных примеров, а ближе к реальным задачам.

https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main

#junior #python #парсинг

В Китае запустили первую в мире коммерческую оптоволоконную систему, которая работает сразу в трёх диапазонах длин волн: S, C и L. Обычные магистрали задействуют преимущественно C-диапазон, поэтому одновременное использование трёх окон прозрачности сразу расширяет доступную полосу.

Вторая составляющая решения это четырёхъядерное волокно. В одном физическом волокне проложены четыре световедущих ядра, и по каждому идёт свой поток данных. Пространственное разделение каналов внутри одного кабеля умножает ёмкость без прокладки дополнительных линий.

По данным разработчиков, пропускная способность одного ядра выросла почти на 50 процентов, а суммарная ёмкость системы превышает показатели обычного одномодового оптоволокна более чем в пять раз.

Ключевой момент в том, что испытания прошли не в лаборатории, а на действующей линии длиной 35 километров. Она соединила вычислительные центры в Циндао провинции Шаньдун, то есть режим эксплуатации был близок к реальной нагрузке между дата-центрами.

Для задач машинного обучения пропускная способность межсоединений имеет прямое значение. Крупные модели обучают на кластерах из тысяч ускорителей, и скорость обмена между узлами и между дата-центрами часто становится узким местом. Более широкий канал снижает простои дорогого железа.

Если технологию удастся масштабировать, операторы и облачные провайдеры смогут поднять пропускную способность на уже проложенных трассах. Это дешевле и быстрее, чем строить новые линии с нуля.

Источник: https://interestingengineering.com/innovation/worlds-first-three-lane-optical-fiber-network

🍺 В этот день 150 лет назад родился Уильям Сили Госсет.

Всю карьеру он проработал пивоваром в Guinness и занимался задачей, которую учебники почти не трогали: как делать выводы по крошечным выборкам — например, по четырём участкам ячменя или небольшой партии хмеля.

Статистика того времени в основном исходила из больших выборок, поэтому Госсет фактически изобрёл статистику для малых.

Guinness запрещала сотрудникам публиковаться после того, как один из них слил коммерческие секреты. Компания также не хотела, чтобы конкуренты знали: пиво там варят с помощью науки.

Поэтому, когда Госсет в 1908 году опубликовал свой метод, он подписался псевдонимом: Student.

Каждое клиническое испытание, лабораторный эксперимент и A/B-тест, где сегодня используют t-test, опирается на работу Student.

Одна из самых известных фамилий в статистике — ненастоящая.

D-Wave представила дорожную карту на 100 логических кубитов к 2032 году

D-Wave опубликовала новую дорожную карту и заявила цель: к 2032 году построить отказоустойчивый квантовый компьютер на 100 логических кубитов, способный выполнять более миллиона операций. Акцент сделан не на рекордное число кубитов, а на архитектуру, которая сама борется с ошибками.

В основе подхода лежит архитектура dual-rail на сверхпроводящих кубитах. По заявлению компании, она позволяет обнаруживать примерно 90 процентов ошибок кубитов напрямую на уровне оборудования. Чем больше ошибок отсекается аппаратно, тем меньше избыточных кубитов требуется для коррекции, а значит, проще масштабировать систему.

Коррекция ошибок остаётся основным препятствием на пути к практичным квантовым вычислениям. На один логический кубит в типовых схемах приходятся десятки и сотни физических, и большая часть ресурсов уходит на подавление шума. Если часть этой работы берёт на себя само железо, оверхед на коррекцию падает.

После покупки Quantum Circuits Inc. компания развивает два направления одновременно: квантовый отжиг, на котором D-Wave специализировалась исторически, и вентильную модель. Немногие игроки на рынке развивают обе ключевые архитектуры сразу.

Потенциальные области применения, которые называет компания: поиск лекарств, материаловедение, химия и квантовый ИИ. Стоит относиться к этому трезво: перед нами дорожная карта, а не готовая система, а сроки в квантовой индустрии регулярно сдвигаются. Интересна сама ставка: вместо наращивания числа кубитов решать проблему надёжности на уровне самого оборудования.

Источник

Странный мир маркетинговых акций OpenAI

Руководитель Codex Тибо Соттио объявил (https://x.com/thsottiaux/status/2063748242681307611) в соцсети X о 100-дневной программе: каждый день компания будет выбирать одного пользователя, который, по её оценке, делает с Codex впечатляющую или особенно полезную работу, и на месяц повышать ему лимиты использования в 10 раз.

Правила максимально просты

🟢Как именно будут отбирать победителей - неизвестно.

🟢На вопрос о том, как принять участие, Соттио ответил, что нужно просто что-то создавать.

🟢На уточняющие вопросы о метриках и о том, будут ли уведомлять победителей - тоже в ответ тишина.

В комментариях ожидаемо начался ад: часть твиттерских назвала акцию щедрым стимулом, другие интересуются, зачем сильному продукту подобные активности, а третьи просто стали публиковать свои проекты.

В сети появился слив системного промпта, который якобы управляет поведением новой модели Claude Fable 5. Объём около 120 тысяч символов, публикация от аккаунта Pliny the Liberator. Официально Anthropic утечку не подтверждала, поэтому дальше речь идёт о содержимом текста, а не о подтверждённом факте.

По тексту Fable 5 позиционируется как первая модель семейства Claude 5 и относится к классу Mythos, который стоит выше Opus. Fable 5 и Mythos 5 описаны как одна и та же модель под капотом, но с разной политикой безопасности. У Fable 5 включены дополнительные ограничения для сценариев двойного назначения, Mythos 5 выдают без них только проверенным организациям.

Промпт разбит на блоки: информация о продуктах с перечнем моделей и их строковыми идентификаторами (claude-fable-5, claude-opus-4-8), правила отказов, работа с темами здоровья и психики, осторожность с юридическими и финансовыми советами. Отдельно заданы правила форматирования: проза вместо списков и жирного текста, если пользователь явно не попросил список.

Отдельный блок посвящён защите от промпт-инжекций. В промпте оговаривается, что в конец сообщения пользователя могут попадать напоминания, похожие на служебные инструкции, и модель должна игнорировать их, если они противоречат её базовым правилам. Это прямая попытка закрыть вектор джейлбрейка с подделкой системных сообщений внутри пользовательского ввода.

Из других деталей в тексте фигурируют Claude Cowork для не-разработчиков, режимы Claude в Chrome, Excel и PowerPoint, постоянное хранилище для артефактов через window.storage с методами get, set, delete, list, а также подключение внешних сервисов через MCP с приоритетом поиска коннектора в реестре до предложения альтернатив.

Важная оговорка: подлинность промпта не подтверждена. Модель может нагаллюцинировать свои инструкции или выдать устаревшую версию, так что считать текст официальным документом нельзя.

Коллеги, если вы пишите сами системные промпты, это всё равно полезный референс: видно, как лидер рынка раскладывает правила по слоям, как формулирует отказы и как отделяет доверенный ввод от данных из недоверенных источников.

Источник: https://x.com/elder_plinius/status/2064478648057610422

Вышел Claude Fable 5, В system card модлеи нашли несколько очень интересных моментов.

• В одном тесте на эксплуатацию уязвимостей Mythos 5 смог собрать полностью рабочий эксплойт в 88,4% попыток. Для сравнения, Opus 4.8 справился только в 8,8% случаев.

• В симуляции с вендинговыми автоматами Claude Fable 5 сказали, что он должен победить конкурирующих агентов, иначе его «отключат». После этого модель попыталась сделать конкурента зависимым от себя как от оптового клиента, чтобы влиять на его цены.

• В той же симуляции Fable соврал поставщику, что другой дистрибьютор предложил более низкую цену, и использовал фейковое конкурентное предложение как аргумент для торга.

• Киберзащита Fable проверяет диалоги дважды: сначала через внутренний probe по активациям модели, затем через отдельный классификатор.

• Fable отказался участвовать в страховом мошенничестве, даже когда на него давили.

• Сейчас Fable занимает первое место на закрытом Legal Agent Benchmark от Harvey: 13,3% задач пройдены полностью.

Бенчмарки модели выглядят безумно!

Fable уже раскатали на всех!

Пишите в комментах, как ваши впечаления от релиза!

⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора в 2026 году

Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.

Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.

https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/

Tencent UniRL: единый RL-цикл для диффузии, LLM и unified-моделей

Команда Tencent Hunyuan выложила UniRL, инфраструктуру для обучения с подкреплением, в которой один цикл пост-тренинга работает поверх разных семейств моделей: диффузионных и flow matching, LLM и VLM, а также гибридных авторегрессионно-диффузионных генераторов вроде Hunyuan-Image 3 и Bagel.

Обычный RL-стек заточен под одну модальность. Как только нужно покрыть и текст, и картинки, и видео, проект обрастает несовместимыми репозиториями и скриптами-костылями. В UniRL модель и алгоритм разведены на две независимые оси, поэтому покрытие считается как произведение множества моделей на множество алгоритмов, а не фиксированный набор рецептов.

Сам цикл устроен просто: сгенерировали, оценили, посчитали advantage, обновили веса, синхронизировали. Этот же луп обслуживает генерацию text-to-image, text и image-to-video, vision-language задачи, чистый текстовый LLM и VLM, диффузионный prompt-enhancer на базе LLM и unified-генерацию, которую однозадачный RL-репозиторий просто не выразит.

По инженерной части все сделано под масштаб. Движки rollout подключаются как плагины (train-side, SGLang, vLLM-Omni) за единым типизированным контрактом, шардинг идет через FSDP2, а три режима развертывания переключаются одним параметром в конфиге. Прототип и распределенный прод живут на одном коде.

В релизе два собственных алгоритма. FlowDPPO оптимизирует политику для flow и диффузионных моделей с trust-region масками на основе точной дивергенции. DRPO делает RL для языковых моделей с гладким квадратичным регуляризатором, взвешенным по advantage.

Ссылки: код UniRL https://github.com/Tencent-Hunyuan/UniRL, статья FlowDPPO https://github.com/Tencent-Hunyuan/UniRL/blob/main/FlowDPPO/HY_FlowDPPO.pdf, статья DRPO https://arxiv.org/abs/2606.09821, источник https://x.com/TencentHunyuan/status/2064312869827809702

✔ Лидеры по найму среди стартапов Кремниевой долины

Руководитель по развитию Cursor Бен Ланг опубликовал (https://x.com/benln/status/2061075154021531733) список из 35 технологических стартапов с самыми высокими темпами найма за последние 90 дней.

Рейтинг учитывает соотношение числа новых сотрудников к изначальному размеру команды.

Около 85% списка заняли проекты в сфере ИИ и автономных систем. Основной рост пришелся на 2 направления:

🟢ИИ-безопасность: Jazz, Tenzai, Straiker, Gray Swan и Native.

🟠Embodied AI и робототехника: разработчик моделей Skild AI, провайдер датасетов для машинного зрения Mecka AI и создатель систем управления Allen Control Systems.

Также в список вошли сам Cursor, платформа предиктивных рынков Polymarket и разработчик RL-сред Fleet. По данным Бена, последний сейчас привлекает инвестиции при оценке в $750 млн.

⚡️ OpenAI раздаёт ChatGPT Pro на 6 месяцев владельцам open-source проектов.

В рамках программы Codex for Open Source можно получить:

• 6 месяцев ChatGPT Pro  

• доступ к Codex и GPT-5.5 Pro  

• API-кредиты  

• Codex Security  

Заявка простая: нужно отправить ссылку на свой репозиторий и коротко объяснить, зачем проект важен и как Codex поможет его улучшить.

Больше шансов у тех, у кого есть:

• активный GitHub-профиль  

• несколько публичных репозиториев  

• звёзды на проектах  

• нормальная история коммитов  

Если у вас есть живой open-source проект, это один из самых простых способов получить ChatGPT Pro на полгода бесплатно.

https://openai.com/ru-RU/form/codex-for-oss/

✔ США ввели добровольную проверку закрытых ИИ-моделей перед релизом

Президент США подписал указ о кибербезопасности в сфере ИИ. Разработчикам передовых закрытых моделей предлагают добровольно предоставлять государству доступ к продуктам за 30 дней до релиза для аудита безопасности и поиска уязвимостей.

Изначальный 90-дневный период проверки сократили (https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10194) по требованию IT-индустрии. Финальный документ прямо запрещает вводить обязательное государственное лицензирование и принудительную премодерацию.

Одновременно Минфин, Пентагон и АНБ создадут совместный координационный центр. Структура займется защитой правительственной IT-инфраструктуры: автоматизирует сканирование федеральных систем и будет координировать противодействие кибератакам с использованием нейросетей. whitehouse.gov (https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2026/06/promoting-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/)

Кейноут первого дня Microsoft Build 2026!

2 июня в Сан‑Франциско открылась (https://build.microsoft.com/en-US/home) ежегодная конференция для разработчиков Microsoft Build 2026. Программный доклад провёл гендиректор компании Сатья Наделла, центральная тема - агентные системы.

На открытии выступили: глава Nvidia Дженсен Хуанг (по видеосвязи), гендиректор Qualcomm Кристиано Амон и создатель OpenClaw Питер Штайнбергер.

В первый день компания представила несколько групп продуктов и сервисов.

🟡Новые модели

Гендиректор Microsoft AI Мустафа Сулейман анонсировал (https://microsoft.ai/news/building-a-hillclimbing-machine-launching-seven-new-mai-models/) семейство из 7 новых моделей MAI для работы с изображениями, голосом, транскрипцией и кодом.

Среди названных - MAI‑Thinking‑1 (https://microsoft.ai/news/introducing-mai-thinking-1/) (ризонинг-модель, обученная без дистилляции с 35 млрд активных параметров и окном контекста 128K), MAI‑Code‑1-Flash (https://microsoft.ai/news/introducingmai-code-1-flash/) (заточена под GitHub и VS Code), а также MAI‑Image‑2.5 (https://microsoft.ai/news/introducing-mai-image-2-5/) и MAI‑-Voice-2 (https://microsoft.ai/news/mai-voice-2expressive-speech-in-10-languages/).

🟡Агенты

Microsoft представила новую категорию Autopilots, всегда активных агентов с собственной идентичностью, работающих в фоне и действующих от имени пользователя.

Первым стал Scout (https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2026/06/02/introducing-microsoft-scout-your-always-on-personal-agent/) - персональный ассистент в Windows, построенный на OpenClaw. Он работает с приложениями Microsoft 365 и предназначен для фоновых задач (ведение календаря, отчётности по расходам и подготовка писем).

Scout доступен в режиме превью для клиентов программы Frontier в США.

Также анонсирован Microsoft IQ, слой контекста для агентов (Work IQ, Fabric IQ, Web IQ), который станет общедоступным в GitHub Copilot, Foundry и Copilot Studio.

🟡Инструменты для разработчиков

Сообщили о запуске десктопного приложения GitHub Copilot (https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-app-the-agent-native-desktop-experience/) (в режиме предварительного доступа), функции Frontier Tuning (https://devblogs.microsoft.com/microsoft365dev/frontier-tuning-teaching-ai-to-work-the-way-you-do/) для дообучения агентов в рамках корпоративных требований (закрытый превью), а также Project Rayfin (https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-fabric/features/rayfin) - управляемого бэкенда на платформе Microsoft Fabric.

Windows получает функции для разработчиков: набор Coreutils (Linux-подобные утилиты командной строки, работающие в Windows 11 нативно), создание и запуск Linux-контейнеров через WSL и новый Intelligent Terminal, передающий контекст ИИ-агенту.

Отдельно показали платформу Project Solara для устройств, которые работают на ИИ‑агентах. Microsoft показала два референс‑дизайна (настольный хаб с распознаванием лица и носимый бейдж с камерой и расшифровкой разговоров).

🟡Облако и инфраструктура

Анонсировали виртуальные машины Azure Cobalt 200 сказали о приросте производительности на 50%), ускоритель второго поколения Maia 200, базу данных Azure HorizonDB (https://techcommunity.microsoft.com/blog/adforpostgresql/azure-horizondb-enterprise-ready-postgres-engineered-for-the-ai-era/4524094) на основе PostgreSQL, а также Foundry Local на Azure Local для развёртывания суверенного ИИ.

🟡Квантовые вычисления и медицина

Спустя год после чипа Majorana 1 Наделла представил Majorana 2 (https://quantum.microsoft.com/en-us/insights/blogs/majorana-2-scalable-quantum-processor) - следующее поколение, компания заявляет о кубитах примерно в 1000 раз точнее за счёт нового материала на основе свинца и о цели создать квантовый компьютер к 2029 году.

На второй, заключительный день конференции, ожидаются технические сессии и демонстрации по агентам, Copilot, Azure Foundry и локальному ИИ в Wind

Пишу про ИИ у себя в тг, заходите будет интересно!

⚡️ Сэм Альтман подтвердил возвращение OpenAI к разработке воплощенного ИИ

Проект вырос из исследований по симуляции физического мира, к которым присоединилась команда видеогенератора Sora.

На начальном этапе компания сосредоточится на разработке специализированных машин для помощи в строительстве инфраструктуры.  

Конечная цель проекта - обеспечить каждого человека персональным роботом, способным выполнять любые бытовые и рабочие поручения.

В 2020 году компания закрыла предыдущие проекты в робототехнике из-за дефицита обучающих данных. 

Для перезапуска направления OpenAI открыла наем инженеров по аппаратному обеспечению, системной интеграции и ML. 

Возвращение связано с развитием воплощенного ИИ: взаимодействие алгоритмов с физической средой позволит собрать массивы данных, необходимых для обучения AGI.

Источник и ссылка на пост Альтмана: https://x.com/Machinelearrn/status/2061793000833847679

PewDiePie выпустил бесплатный open-source ИИ-агент, который работает локально и не сливает ваши данные корпорациям

За первый день проект собрал почти 20 000 звёзд. 

Человек, который больше десяти лет был лицом YouTube-летсплеев и развлекательного контента, теперь собирает железо под LLM, дообучает модели и выкатывает open-source инструменты для локальных агентов.

Сначала он показал домашнюю машину примерно за $20 000, собранную под запуск ИИ-моделей без облачных сервисов. Аргумент у него простой: не отправлять личные данные в чужие API, не зависеть от подписок и держать весь стек у себя.

Потом он начал экспериментировать с дообучением моделей и заявлял, что его вариант на отдельном бенчмарке обгоняет даже топовые закрытые решения.

Теперь появился Odysseus - open-source оболочка для self-hosted AI-среды.

Это уже не просто «запусти модель через терминал». Идея ближе к локальному ChatGPT для своих задач:

- удобный интерфейс

- память

- работа с инструментами

- хранение данных у себя

- поддержка агентов

- подключение моделей через Ollama, llama.cpp и vLLM

- гибкая настройка доступов

Видео: https://youtu.be/rAzT5lcezPs

GitHub: github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus

Мой канал про вайбкодиг, ии и мл.

✔️ MiniMax представила M3 - новую невероятно мощную открытую модель для кода, агентов и мультимодальных задач.

Одна модель, чтобы работать в как агент, держать длинный контекст (1M) и понимать разные типы модальностей.

Бенчмарки

- 59.0% на SWE-Bench Pro

- 66.0% на Terminal Bench 2.1

- 34.8% на SWE-fficiency

- 28.8% на KernelBench Hard

- 74.2% на MCP Atlas

- контекст до 1M токенов за счёт MiniMax Sparse Attention

- нативная мультимодальность

Отдельно запустили MiniMax Code - среду для работы с кодом на базе новой модели.

По ценам: в первые 7 дней дают скидку 50% на стандартное использование с контекстом до 512K.

Разработчики выкладывают в open source модель, которая обходит и Opus, и GPT-5.5 на BrowseComp и SVG Bench.

При этом она ещё и лучше GPT-5.5 на SWE-Bench Pro, KernelBench Hard и BankerToolBench, а Opus обгоняет на OSWorld Verified.

API: http://platform.minimax.io

Тарифы по токенам: https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan

MiniMax Code: http://code.minimax.io

Основатель DeepSeek перевел весь код с NVIDIA на Huawei: зачем он это сделал и что теперь будет с китайским ИИ

Лян Вэньфэнг, основатель DeepSeek, потратил месяцы на полный перенос кодовой базы DeepSeek с чипов NVIDIA на Ascend от Huawei. Не потому что нужно было что-то исправить, а потому что он решил доказать: китайский ИИ может работать без американского железа.

DeepSeek уже показал отличные результаты на чипах NVIDIA до санкций. У компании было рабочее решение, но Вэньфэнг пошел другим путем. Проект занял месяцы, потребовал огромных ресурсов и задержал выпуск новой версии модели. Но результат стоил того.

Что получилось на выходе:

- DeepSeek полностью работает на чипах Huawei Ascend без потери качества

- Доказано, что чипы Huawei способны тянуть полноценные ИИ-нагрузки

- Другие китайские ИИ-компании теперь имеют реальный повод перейти с NVIDIA на Huawei

- Большая часть зависимости от американских поставщиков чипов убрана

Вэньфэнг нес огромное давление, сроки сдвинулись, команда работала без гарантий что выйдет рабочее решение. Но он довел дело до конца и доказал: китайская ИИ-индустрия может строить свой собственный стек, не завися от того, дадут ли следующую партию поставок через Тихий океан.

Rust Coreutils 0.9.0 вышел с важным обновлением: закрыли 44 уязвимости, но форма

льная совместимость с GNU Coreutils просела до 90,58%.

Звучит как откат, но причина в другом. Тестовый набор обновили до GNU Coreutils 9.11, туда добавили 25 новых проверок. После этого uutils прошёл 625 тестов, а 56 завалил. В прошлой версии было 630 успешных и 21 неуспешный тест, отсюда падение с 94,74%.

После аудита Zellic исправили 44 уязвимости. Много проблем было связано с расхождением поведения относительно GNU Coreutils и гонками файловой системы. Типичный сценарий: программа проверяет файл, а между проверкой и действием его успевают заменить на симлинк.

Для обычного запуска это неприятно. Для cp, chmod или mv от root это уже критично: можно добиться копирования, изменения прав или перезаписи чужого файла. Для защиты усилили безопасное копирование через uucore::safe_copy.

Параллельно продолжается техническая чистка:

- id, tr, timeout, sort, wc, tail, cp, who, factor переводят на rustix

- сокращают количество unsafe

- в cat, wc, head, tail, yes, cp, tee, unexpand используют splice(), tee() и pipe() для работы без лишнего копирования данных

- подтянули совместимость numfmt, date, tr, cksum, factor, head, stat, sort

- для ln, dd, mktemp, tty добавили сборку под WebAssembly/WASI

Хороший релиз именно для системного Rust. Здесь видно, что переписать coreutils на Rust - это не только «убрать C ради безопасности». Нужно годами догонять поведение GNU, ловить тонкие файловые гонки, вычищать unsafe и сохранять производительность на низком уровне.

Совместимость временно просела, но проект стал безопаснее и технически чище.
https://github.com/uutils/coreutils/releases/tag/0.9.0

Источник: https://t.me/rust_code/

🚀 Golang Roadmap 2026 — полная карта обучения на русском языке

Это бесплатный open-source roadmap на русском языке. Внутри — 19 модулей, каждый со своей теорией, практикой, бесплатными ресурсами и финальным проектом. Программа собрана так, чтобы провести вас от полного нуля до уровня Senior/Staff Go Engineer за 12–18 месяцев при темпе 10–15 часов в неделю.

Главный принцип обучения - практика > видосы. Каждую тему вы закрываете кодом: пишете, ломаете, чините, рефакторите. Любой модуль завершается мини-проектом, который можно положить в портфолио.

🎯 Кому подойдёт

🐹 Новичкам в Go — даже если до этого писали только на Python/JS/PHP

🛠 Backend-разработчикам с другого стека — хотите перейти на Go

📈 Junior Go-разработчикам — нужен путь до Middle/Senior

🚀 Middle-инженерам — закрыть пробелы в архитектуре, observability, distributed

🤖 Тем, кто хочет писать AI-инфраструктуру — модуль 18 специально про это

https://github.com/Develp10/golangroadmap2026

✔️ NVIDIA переводит все свои открытые модели на единую лицензию от Linux Foundation

На лицензию OpenMDW-1.1 переходят 4 семейства: Cosmos, Isaac GR00T, Ising и Nemotron.

Стандарт разработан Linux Foundation для ИИ-индустрии и одним документом покрывает все компоненты релиза: исходный код, датасеты, веса, метаданные и документацию. Лицензия позволяет делать дообученные модели и производные продукты проприетарными.

Разработчики получают права на коммерциализацию, модификацию и распространение моделей. Единственное требование - сохранение оригинальных копирайтов при дистрибуции.

https://openmdw.ai/