🌟 SGLang научил чат-модели отвечать вероятностями Команда открытого движка инференса SGLang добавила эндпоинт /v1/decisions, который превращает обычную чат-модель в модель для принятия решений. Второй эндпоинт, /v1/systemone, отдаёт те же решения в формате System One API, который TypeSafe AI представила 19 сентября вместе со своей моделью Jev. API поддерживает выбор из 2–26 вариантов (до 255 с двухбуквенными метками), оценку по шкале из 2–10 уровней и вопрос «да или нет». SGLang присваивает каждому варианту метку из одного токена - буквы для выбора, цифры для оценки, yes и no для бинарных

🖥 Примеры кода на Python 2026: лучшие практики, разбор и задачи с решениями Python примеры кода 2026 - практическое руководство на русском языке: разбор лучших примеров кода на Python, современные паттерны Python 3.12–3.14, чистый код, асинхронность, типизация, тестирование и задачи для практики с решениями. Подходит для начинающих, junior- и middle-разработчиков, а также для подготовки к собеседованию по Python. Ключевые темы: примеры кода Python, лучшие практики Python 2026, python для начинающих, задачи по Python с решениями, чистый код на Python, асинхронный Python, asyncio примеры, типи

🔥 Почему Python-библиотеки всё чаще пишут критичные части на Rust Например, Pydantic v2 использует pydantic-core, написанный на Rust. Связка работает через PyO3: Rust-функции компилируются в нативную библиотеку, после чего Python импортирует её как обычный модуль. Но есть интересный нюанс: ускорить сам алгоритм недостаточно. При возврате большого результата Rust должен превратить свои структуры в Python dict, list, str, float и другие объекты. Для больших данных эта конвертация может занимать больше времени, чем сама обработка в Rust. Главный вывод: если переносите горячий код Python на Ru