А между тем сегодня на Луну успешно прилунился второй частный космический аппарат «Синее приведение».
Потрясающий инженерный опыт.
https://www.telegraph.co.uk/business/2025/03/02/private-spaceship-blue-ghost-lands-on-the-moon/
https://www.youtube.com/live/3SSjzdj-ONw?si=i23FShM0Tgz2X4ig
Потрясающий инженерный опыт.
https://www.telegraph.co.uk/business/2025/03/02/private-spaceship-blue-ghost-lands-on-the-moon/
https://www.youtube.com/live/3SSjzdj-ONw?si=i23FShM0Tgz2X4ig
The Telegraph
‘We’re on the Moon!’ Private spaceship Blue Ghost celebrates lunar landing
Firefly Aerospace spacecraft carries Nasa equipment to monitor lunar temperature
Дайджест статей
The Future of Data Lakehouses: Apache Iceberg Explained
https://dzone.com/articles/the-future-of-data-lakehouses-apache-iceberg
Doris Lakehouse Integration: A New Approach to Data Analysis
https://dzone.com/articles/doris-lakehouse-integration
Data Engineering — это не Software Engineering
https://habr.com/ru/articles/883026/
Мама, у меня RAG: пути к улучшению, когда он «наивный»
https://habr.com/ru/articles/885770/
NoSQL: понятие, виды баз данных и их особенности
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/885354/
Как внедряет ИИ крупнейший банк США JPMorgan. Интервью WSJ с руководителем внедрения ИИ
https://habr.com/ru/articles/886040/
Умный помощник для корпоративного обучения: опыт внедрения продвинутой RAG-системы в крупной компании
https://habr.com/ru/companies/doubletapp/articles/886108/
Как не утонуть в данных: выбираем между DWH, Data Lake и Lakehouse
https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/885722/
10 примеров и вариантов использования RAG от реальных компаний. Со схемами и пояснениями
https://habr.com/ru/articles/886732/
База об организации процесса разметки: команда, онбординг, метрики
https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/883822/
The Future of Data Lakehouses: Apache Iceberg Explained
https://dzone.com/articles/the-future-of-data-lakehouses-apache-iceberg
Doris Lakehouse Integration: A New Approach to Data Analysis
https://dzone.com/articles/doris-lakehouse-integration
Data Engineering — это не Software Engineering
https://habr.com/ru/articles/883026/
Мама, у меня RAG: пути к улучшению, когда он «наивный»
https://habr.com/ru/articles/885770/
NoSQL: понятие, виды баз данных и их особенности
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/885354/
Как внедряет ИИ крупнейший банк США JPMorgan. Интервью WSJ с руководителем внедрения ИИ
https://habr.com/ru/articles/886040/
Умный помощник для корпоративного обучения: опыт внедрения продвинутой RAG-системы в крупной компании
https://habr.com/ru/companies/doubletapp/articles/886108/
Как не утонуть в данных: выбираем между DWH, Data Lake и Lakehouse
https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/885722/
10 примеров и вариантов использования RAG от реальных компаний. Со схемами и пояснениями
https://habr.com/ru/articles/886732/
База об организации процесса разметки: команда, онбординг, метрики
https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/883822/
DZone
The Future of Data Lakehouses: Apache Iceberg Explained
This blog post is the first in a three-part series exploring Apache Iceberg and its role in modern data architectures and the emergence of data lakehouses.
Всем привет! Сегодня анонс мероприятия: Аутсорс vs. внутренняя интеграционная команда: где граница?
Обсудим онлайн 13 марта!
Компании со сложной ИТ-инфраструктурой неизбежно сталкиваются с вопросом: что делать внутри, а что можно передать подрядчикам?
- Полный аутсорс снижает нагрузку на команду, но делает бизнес зависимым от внешних исполнителей.
- Полное выполнение всех задач внутри — дорого, долго и не всегда оправдано.
Где найти золотую середину между эффективностью и контролем?
Обсудим на онлайн-встрече вместе с компанией DTT:
❓ Какие ИТ-задачи критично оставлять внутри компании?
❓ Что можно безопасно отдавать на аутсорс, не теряя контроль?
❓ Как избежать рисков: зависимость от подрядчиков, утечку данных и потери в качестве?
❓ Как сформировать интеграционную команду, которая поддержит рост бизнеса?
Спикер: Валерий Немцов – технический директор Data Tech Team
Модератор: Андрей Шишкин – основатель проекта Digital4food
Когда
Когда: 13 марта, 10:00 (мск)
Формат: онлайн
👉🏻Ссылка для регистрации: https://clck.ru/3GiXnV
Формат встречи подразумевает ответы на вопросы участников.
Подключайтесь и получите практические рекомендации от экспертов!
Обсудим онлайн 13 марта!
Компании со сложной ИТ-инфраструктурой неизбежно сталкиваются с вопросом: что делать внутри, а что можно передать подрядчикам?
- Полный аутсорс снижает нагрузку на команду, но делает бизнес зависимым от внешних исполнителей.
- Полное выполнение всех задач внутри — дорого, долго и не всегда оправдано.
Где найти золотую середину между эффективностью и контролем?
Обсудим на онлайн-встрече вместе с компанией DTT:
Спикер: Валерий Немцов – технический директор Data Tech Team
Модератор: Андрей Шишкин – основатель проекта Digital4food
Когда
Когда: 13 марта, 10:00 (мск)
Формат: онлайн
👉🏻Ссылка для регистрации: https://clck.ru/3GiXnV
Формат встречи подразумевает ответы на вопросы участников.
Подключайтесь и получите практические рекомендации от экспертов!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Все что вы хотели знать про ChatGPT-4.5
https://www.lesswrong.com/posts/PpdBZDYDaLGduvFJj/on-gpt-4-5?utm_source=tldrnewsletter
https://www.lesswrong.com/posts/PpdBZDYDaLGduvFJj/on-gpt-4-5?utm_source=tldrnewsletter
Lesswrong
On GPT-4.5 — LessWrong
It’s happening. • The question is, what is the it that is happening? An impressive progression of intelligence? An expensive, slow disappointment? So…
Всегда считал идею умных очков довольно перспективной. Отличный девайс который всегда с тобой, не занимает руки, имеет наушники и микрофоны/камеры, живет близко к телефону - все что нужно, это только добавить полноценного виртуального помощника.
В 2024 году мировой рынок умных очков вырос на 210% по сравнению с прошлым годом. Годом ранее рост составил 156%. Основной причиной стал успех Ray-Ban Meta Smart Glasses. Этот успех подтолкнул другие компании к выходу на рынок. В 2025 году свои модели умных очков представят Xiaomi, Samsung, Baidu и ByteDance.
Ожидается, что рынок умных очков продолжит расти на 60% в год до 2029 года. Основные причины — расширение сфер применения, увеличение спроса в корпоративном сегменте и новые разработки.
«Умные очки» — это прямой сдвиг платформы. Сильнее чем сдвиг от компьютеров к смартфонам. Ставки тут невероятно высокие, поэтому крупные компании продолжают сюда инвестировать, несмотря на скромные успехи (пока что)
https://www.counterpointresearch.com/insight/post-insight-research-notes-blogs-rayban-meta-smart-glasses-drive-global-smart-glasses-market-surge-in-2024-fuelling-momentum-in-2025-with-projected-60-cagr-through-2029/
В 2024 году мировой рынок умных очков вырос на 210% по сравнению с прошлым годом. Годом ранее рост составил 156%. Основной причиной стал успех Ray-Ban Meta Smart Glasses. Этот успех подтолкнул другие компании к выходу на рынок. В 2025 году свои модели умных очков представят Xiaomi, Samsung, Baidu и ByteDance.
Ожидается, что рынок умных очков продолжит расти на 60% в год до 2029 года. Основные причины — расширение сфер применения, увеличение спроса в корпоративном сегменте и новые разработки.
«Умные очки» — это прямой сдвиг платформы. Сильнее чем сдвиг от компьютеров к смартфонам. Ставки тут невероятно высокие, поэтому крупные компании продолжают сюда инвестировать, несмотря на скромные успехи (пока что)
https://www.counterpointresearch.com/insight/post-insight-research-notes-blogs-rayban-meta-smart-glasses-drive-global-smart-glasses-market-surge-in-2024-fuelling-momentum-in-2025-with-projected-60-cagr-through-2029/
Counterpointresearch
Ray-Ban Meta Smart Glasses Drive Global Smart Glasses Market Surge in 2024, Fuelling Momentum in 2025 with Projected 60%+ CAGR…
Global smart glasses shipments surged 210% YoY in 2024 and 156% YoY in 2023, driven by strong demand for Ray-Ban Meta smart glasses.Ray-Ban Meta smart glasses redefine the smart glasses experience by integrating wearable AI while combining a stylish design…
Я тут не так давно писал о книге The Duolingo Handbook с подборкой их корпоративных правил и практик и многим этот материал показался интересным и полезным. Поэтому вот подборка таких же книг и презентаций и от других выдающихся компаний (все ссылки есть в тексте статьи ниже):
#1: Netflix: Reference Guide on our Freedom & Responsibility Culture
#2: Valve: Handbook for New Employees
#3 Facebook’s Little Red Book
#4 The Duolingo Handbook
#5 Peter Kaufman on Culture
https://aletteraday.substack.com/p/f5-culture-handbooks?utm_source=tldrfounders
#1: Netflix: Reference Guide on our Freedom & Responsibility Culture
#2: Valve: Handbook for New Employees
#3 Facebook’s Little Red Book
#4 The Duolingo Handbook
#5 Peter Kaufman on Culture
https://aletteraday.substack.com/p/f5-culture-handbooks?utm_source=tldrfounders
Substack
[F5] Culture Handbooks
Lessons from Netflix, Valve, Facebook, Duolingo, and Peter Kaufman
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🎓 1) Andrej Karpathy
Глубокие, но доступные лекции по глубокому обучению, языковым моделям и введению в нейронные сети.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/AndrejKarpathy
📊 2) 3Blue1Brown
Потрясающие визуализации, которые делают абстрактные математические концепции понятными и интуитивными.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/3blue1brown
🎙️ 3) Lex Fridman
Глубокие беседы с лидерами индустрии ИИ, позволяющие получить широкий взгляд на современные тенденции.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/LexFridman
🤖 4) Machine Learning Street Talk
Технические погружения и обсуждения с ведущими исследователями в области ИИ и машинного обучения.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/MachineLearningStreetTalk
📚 5) StatQuest with Joshua Starmer PhD
Доступные и понятные объяснения основ машинного обучения и статистики для начинающих.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/statquest
🍉 6) Serrano Academy (Luis Serrano)
Ясный и доступный контент о машинном обучении, глубоких нейронных сетях и последних достижениях в ИИ.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/LuisSerrano
💻 7) Jeremy Howard
Практические курсы по глубокому обучению и обучающие видео по созданию AI-приложений, основанные на опыте Fast.ai.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/Fastai
🛠️ 8) Hamel Husain
Практические уроки по работе с языковыми моделями (LLMs), RAG, тонкой настройке моделей и оценке ИИ.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/HamelHusain
🚀 9) Jason Liu
Экспертные лекции по RAG и советы по фрилансу в области ИИ для специалистов по машинному обучению.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/JasonLiu
⚙️ 10) Dave Ebbelaar
Практические руководства по созданию ИИ-систем и применению технологий в реальных проектах.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/DaveEbbelaar
Эти каналы предлагают разнообразный и качественный контент для всех, кто хочет углубиться в изучение искусственного интеллекта. Независимо от вашего уровня подготовки, здесь каждый найдёт что-то полезное для себя!
@data_analysis_ml
Глубокие, но доступные лекции по глубокому обучению, языковым моделям и введению в нейронные сети.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/AndrejKarpathy
📊 2) 3Blue1Brown
Потрясающие визуализации, которые делают абстрактные математические концепции понятными и интуитивными.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/3blue1brown
🎙️ 3) Lex Fridman
Глубокие беседы с лидерами индустрии ИИ, позволяющие получить широкий взгляд на современные тенденции.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/LexFridman
🤖 4) Machine Learning Street Talk
Технические погружения и обсуждения с ведущими исследователями в области ИИ и машинного обучения.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/MachineLearningStreetTalk
📚 5) StatQuest with Joshua Starmer PhD
Доступные и понятные объяснения основ машинного обучения и статистики для начинающих.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/statquest
🍉 6) Serrano Academy (Luis Serrano)
Ясный и доступный контент о машинном обучении, глубоких нейронных сетях и последних достижениях в ИИ.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/LuisSerrano
💻 7) Jeremy Howard
Практические курсы по глубокому обучению и обучающие видео по созданию AI-приложений, основанные на опыте Fast.ai.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/Fastai
🛠️ 8) Hamel Husain
Практические уроки по работе с языковыми моделями (LLMs), RAG, тонкой настройке моделей и оценке ИИ.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/HamelHusain
🚀 9) Jason Liu
Экспертные лекции по RAG и советы по фрилансу в области ИИ для специалистов по машинному обучению.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/JasonLiu
⚙️ 10) Dave Ebbelaar
Практические руководства по созданию ИИ-систем и применению технологий в реальных проектах.
Ссылка: https://www.youtube.com/c/DaveEbbelaar
Эти каналы предлагают разнообразный и качественный контент для всех, кто хочет углубиться в изучение искусственного интеллекта. Независимо от вашего уровня подготовки, здесь каждый найдёт что-то полезное для себя!
@data_analysis_ml
А пока редакция читает статьи и готовит дайджест - посмотрите эту 15-ти минутную запись полета StarShip8.
Все таки удивительно как точно он приземляется обратно на стойку. Интересно, там же должен быть какой-то мощный комп на борту? Ведь управление двигателями для маневрирования в реальном времени требует хорошей вычислительной мощности.
Интересно узнать что там у них.
https://youtu.be/9H8puVq2oi0?si=sex6GK4CUH7tIPWM
Все таки удивительно как точно он приземляется обратно на стойку. Интересно, там же должен быть какой-то мощный комп на борту? Ведь управление двигателями для маневрирования в реальном времени требует хорошей вычислительной мощности.
Интересно узнать что там у них.
https://youtu.be/9H8puVq2oi0?si=sex6GK4CUH7tIPWM
YouTube
FULL FLIGHT! SpaceX Starship Flight 8
Watch as SpaceX launches Starship on its 8th flight test of from Starbase, TX
Get your LIMITED EDITION Starship Gear, Posters, & Metal Prints Today!
https://thelaunchpad.store
-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
OUR MISSION: Our mission is…
Get your LIMITED EDITION Starship Gear, Posters, & Metal Prints Today!
https://thelaunchpad.store
-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
OUR MISSION: Our mission is…
Дайджест статей
Iceberg Catalogs: A Guide for Data Engineers
https://medium.com/itversity/iceberg-catalogs-a-guide-for-data-engineers-a6190c7bf381
Delta Lake 4.0: Next-Level Big Data Management
https://medium.com/@vijaygadhave2014/delta-lake-4-0-next-level-big-data-management-690d03710a42
Agentic BI for Data Analysis with Gen AI
https://medium.com/@nayan.j.paul/agentic-bi-for-data-analysis-with-gen-ai-f9caf60a0a82
Building a Scalable and Open-Source Realtime Data Lake : End to End Architecture
https://medium.com/@mukesh.vast/building-a-scalable-and-open-source-data-lake-end-to-end-architecture-235ba920084e
Is Data Engineering Dying? The AI Takeover & The Future of Data Roles!
https://blog.det.life/is-data-engineering-dying-the-ai-takeover-the-future-of-data-roles-ecf7d96df623
Understanding the Data Culture
https://dzone.com/articles/the-data-culture
AI Agents for Data Warehousing
https://dzone.com/articles/ai-agents-for-data-warehousing
Почему AI-агентам нужна оркестрация
https://habr.com/ru/articles/887370/
Синтетические данные в 2025: волшебная таблетка для нейросетей или темная лошадка?
https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/887884/
Аналитика и данные – ваш козырь против конкурентов
https://habr.com/ru/companies/croc/articles/888152/
Цифровые двойники в сельском хозяйстве: изучим потенциал на примере выращивания мандаринов
https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/888240/
От данных к действиям: как мы создавали рекомендации на главной странице Uzum Market
https://habr.com/ru/companies/uzum/articles/884328/
Как превратить сырые данные в аналитический отчет
https://habr.com/ru/articles/888436/
Безопасная AI-управляемая система раннего выявления для анализа медицинских данных и диагностики
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/888652/
Зачем бизнесу нужно DWH и как обосновать необходимость проекта? Можно ли оценить окупаемость хранилища?
https://habr.com/ru/articles/888952/
Iceberg Catalogs: A Guide for Data Engineers
https://medium.com/itversity/iceberg-catalogs-a-guide-for-data-engineers-a6190c7bf381
Delta Lake 4.0: Next-Level Big Data Management
https://medium.com/@vijaygadhave2014/delta-lake-4-0-next-level-big-data-management-690d03710a42
Agentic BI for Data Analysis with Gen AI
https://medium.com/@nayan.j.paul/agentic-bi-for-data-analysis-with-gen-ai-f9caf60a0a82
Building a Scalable and Open-Source Realtime Data Lake : End to End Architecture
https://medium.com/@mukesh.vast/building-a-scalable-and-open-source-data-lake-end-to-end-architecture-235ba920084e
Is Data Engineering Dying? The AI Takeover & The Future of Data Roles!
https://blog.det.life/is-data-engineering-dying-the-ai-takeover-the-future-of-data-roles-ecf7d96df623
Understanding the Data Culture
https://dzone.com/articles/the-data-culture
AI Agents for Data Warehousing
https://dzone.com/articles/ai-agents-for-data-warehousing
Почему AI-агентам нужна оркестрация
https://habr.com/ru/articles/887370/
Синтетические данные в 2025: волшебная таблетка для нейросетей или темная лошадка?
https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/887884/
Аналитика и данные – ваш козырь против конкурентов
https://habr.com/ru/companies/croc/articles/888152/
Цифровые двойники в сельском хозяйстве: изучим потенциал на примере выращивания мандаринов
https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/888240/
От данных к действиям: как мы создавали рекомендации на главной странице Uzum Market
https://habr.com/ru/companies/uzum/articles/884328/
Как превратить сырые данные в аналитический отчет
https://habr.com/ru/articles/888436/
Безопасная AI-управляемая система раннего выявления для анализа медицинских данных и диагностики
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/888652/
Зачем бизнесу нужно DWH и как обосновать необходимость проекта? Можно ли оценить окупаемость хранилища?
https://habr.com/ru/articles/888952/
Medium
Iceberg Catalogs: A Guide for Data Engineers
Explore the diverse options available for Iceberg catalogs in both open-source and commercial solutions, and use case-wise recommendations.
The State of Lakehouse Architecture: A Conversation with Roy Hassan on Maturity, Challenges, and Future Trends
Недавно в Data Engineering Weekly состоялся подкаст с Роем Хассаном, продуктовым лидером компании Upsolver (ныне Qlik), посвящённый текущему состоянию архитектуры Lakehouse, её зрелости, вызовам и будущим тенденциям.
Основные темы обсуждения:
• Определение архитектуры Lakehouse: Рой подчеркнул, что Lakehouse — это не конкретный продукт или сервис, а архитектурный подход, объединяющий гибкость data lakes и структурированность data warehouses.
• Зрелость внедрения Lakehouse: Обсуждалась степень зрелости внедрения Lakehouse на различных облачных платформах, включая Databricks, AWS, Azure Fabric, Snowflake и Google BigQuery.
• Открытые табличные форматы: Рассматривались такие форматы, как Iceberg, Delta Lake и Hudi, их особенности и поддержка современными системами запросов.
• Роль Apache XTable: Обсуждалась цель улучшения совместимости между различными табличными форматами и актуальность этого проекта в будущем.
• Вызовы и критика Lakehouse: Рой отметил существующие проблемы и критику в адрес архитектуры Lakehouse, а также пути их преодоления.
• Роль инженеров данных в эпоху ИИ: Обсуждалось, как инженеры данных могут адаптироваться и вносить вклад в развитие ИИ, используя архитектуру Lakehouse.
https://www.dataengineeringweekly.com/p/the-state-of-lakehouse-architecture
Недавно в Data Engineering Weekly состоялся подкаст с Роем Хассаном, продуктовым лидером компании Upsolver (ныне Qlik), посвящённый текущему состоянию архитектуры Lakehouse, её зрелости, вызовам и будущим тенденциям.
Основные темы обсуждения:
• Определение архитектуры Lakehouse: Рой подчеркнул, что Lakehouse — это не конкретный продукт или сервис, а архитектурный подход, объединяющий гибкость data lakes и структурированность data warehouses.
• Зрелость внедрения Lakehouse: Обсуждалась степень зрелости внедрения Lakehouse на различных облачных платформах, включая Databricks, AWS, Azure Fabric, Snowflake и Google BigQuery.
• Открытые табличные форматы: Рассматривались такие форматы, как Iceberg, Delta Lake и Hudi, их особенности и поддержка современными системами запросов.
• Роль Apache XTable: Обсуждалась цель улучшения совместимости между различными табличными форматами и актуальность этого проекта в будущем.
• Вызовы и критика Lakehouse: Рой отметил существующие проблемы и критику в адрес архитектуры Lakehouse, а также пути их преодоления.
• Роль инженеров данных в эпоху ИИ: Обсуждалось, как инженеры данных могут адаптироваться и вносить вклад в развитие ИИ, используя архитектуру Lakehouse.
https://www.dataengineeringweekly.com/p/the-state-of-lakehouse-architecture
Dataengineeringweekly
The State of Lakehouse Architecture: A Conversation with Roy Hassan on Maturity, Challenges, and Future Trends
An in-depth look at the evolution of Lakehouse implementations, open table formats, and the role of data engineers in the AI era.
А вот вам подборка ТОП-100 лучших продуктов GenAI
Да и вообще там интересная статистика в статье про динамику роста аудитории разных LLM моделей, включаю DeepSeek
https://a16z.com/100-gen-ai-apps-4/
Да и вообще там интересная статистика в статье про динамику роста аудитории разных LLM моделей, включаю DeepSeek
https://a16z.com/100-gen-ai-apps-4/
Andreessen Horowitz
The Top 100 Gen AI Consumer Apps - 4th Edition | Andreessen Horowitz
Which AI apps are people actively using? What’s actually making money, beyond being popular? We analyzed the data.
Друзья, пора немного обновить информацию про проект @IgorVA_bot. Как оказалось, модель монетизации через донаты в наших реалиях не работает — последний донат был 16/01/25, а с тех пор, несмотря на сотни обращений к боту в день, поддержки не поступало.
При этом я перешёл на pro-аккаунт OpenAI, что открыло доступ к новым мощным моделям. Сейчас бот работает через Telegram с прослойкой на Python-сервере, что даёт возможность дополнять его функционал полезной автоматизацией.
🚧 Что дальше?
Я планирую закрыть публичный бесплатный доступ и оставить его только для тех, кто поддержал проект донатами. При этом для них в боте появятся новые, продвинутые модели и улучшенные возможности диалога.
💡 Что можно добавить?
Если у вас есть идеи, какие агенты или функции сделать, чтобы бот был реально полезен и решал задачи, с которыми не справляются другие решения (а их сейчас целая галактика) — пишите!
📌 Ссылка на донаты — если хотите попасть в список доступа, успейте поддержать проект!
https://yangx.top/tribute/app?startapp=daeS
При этом я перешёл на pro-аккаунт OpenAI, что открыло доступ к новым мощным моделям. Сейчас бот работает через Telegram с прослойкой на Python-сервере, что даёт возможность дополнять его функционал полезной автоматизацией.
🚧 Что дальше?
Я планирую закрыть публичный бесплатный доступ и оставить его только для тех, кто поддержал проект донатами. При этом для них в боте появятся новые, продвинутые модели и улучшенные возможности диалога.
💡 Что можно добавить?
Если у вас есть идеи, какие агенты или функции сделать, чтобы бот был реально полезен и решал задачи, с которыми не справляются другие решения (а их сейчас целая галактика) — пишите!
📌 Ссылка на донаты — если хотите попасть в список доступа, успейте поддержать проект!
https://yangx.top/tribute/app?startapp=daeS
Telegram
Tribute
This bot helps content creators receive financial support from their followers directly in the app.
Любая конференция это (в порядке значимости) «inspiration, networking, knowledge”. Про knowledge напишем завтра а сейчас минутка inspiration от Beth Moses — американского астронавта и главного инструктора по подготовке астронавтов в компании Virgin Galactic. Которая стала первой женщиной, совершившей полёт в космос на коммерческом космическом корабле.
«Ну, я думаю, что главный критерий для любого астронавта – это именно то, о чём здесь уже говорилось. Нужно уметь работать в команде. И в этом контексте важно понимать, что ты представляешь всё человечество и всю жизнь на Земле. Ты не отправляешься от имени одной страны, не используешь только одно оборудование, не находишься в одном конкретном моменте времени – ты являешься частью чего-то большего. Освоение Луны человеком – это прогресс для всего человечества, точка.
Я считаю, что это самое важное. А затем, конечно, все системы, о которых мы говорили. Лично я думаю, что нам всем невероятно повезло жить в этот момент истории. Особенно тем, кто интересуется космосом или работает в космической отрасли. Потому что прямо сейчас человечество буквально пробуждается от всей своей истории.
Мы переживаем своего рода планетарное откровение о нашей родной планете и самих себе, которого не было у предыдущих поколений. Все, кто жил до нас, просто смотрели на Луну и гадали, что там. А теперь люди побывали там. Люди отправились в космос и взглянули на Землю со стороны. И теперь мы все понимаем, насколько тесно взаимосвязаны, а это может принести человечеству только пользу.»
«Ну, я думаю, что главный критерий для любого астронавта – это именно то, о чём здесь уже говорилось. Нужно уметь работать в команде. И в этом контексте важно понимать, что ты представляешь всё человечество и всю жизнь на Земле. Ты не отправляешься от имени одной страны, не используешь только одно оборудование, не находишься в одном конкретном моменте времени – ты являешься частью чего-то большего. Освоение Луны человеком – это прогресс для всего человечества, точка.
Я считаю, что это самое важное. А затем, конечно, все системы, о которых мы говорили. Лично я думаю, что нам всем невероятно повезло жить в этот момент истории. Особенно тем, кто интересуется космосом или работает в космической отрасли. Потому что прямо сейчас человечество буквально пробуждается от всей своей истории.
Мы переживаем своего рода планетарное откровение о нашей родной планете и самих себе, которого не было у предыдущих поколений. Все, кто жил до нас, просто смотрели на Луну и гадали, что там. А теперь люди побывали там. Люди отправились в космос и взглянули на Землю со стороны. И теперь мы все понимаем, насколько тесно взаимосвязаны, а это может принести человечеству только пользу.»
Сегодня еще один анонс от наших парнеров: мероприятие "Как стать востребованным ИТ-директором производства?"
Коллеги, вам знакомо это чувство?
Вы создаете ИТ-продукты, автоматизируете процессы, решаете сложные технические задачи — но при этом бизнес часто недооценивает ваш вклад.
Как быть стратегическим лидером, а не просто техническим специалистом? Как донести ценность ИТ-инициатив до руководства?
20 марта в Москве пройдет насыщенный и максимально честный воркшоп. Опытные ИТ-директора и независимые эксперты поделятся своими решениями, расскажут реальные кейсы и помогут взглянуть на вашу роль под новым углом.
❔ Что значит быть ИТ-директором пищевого производства, и какие задачи он решает?
❔ Как укрепить свои позиции в бизнесе?
❔ Какие инструменты помогут повысить свой статус внутри компании?
Почему это важно?В камерной обстановке на 40 участников выстроим честный диалог и дадим максимум пользы. У вас будет возможность задать вопросы, получить советы и вдохновение для следующего шага в вашей карьере.
👉🏻Ссылка на регистрацию: https://clck.ru/3GuXEV
Регистрация уже открыта. Успейте забронировать место!
Коллеги, вам знакомо это чувство?
Как быть стратегическим лидером, а не просто техническим специалистом? Как донести ценность ИТ-инициатив до руководства?
20 марта в Москве пройдет насыщенный и максимально честный воркшоп. Опытные ИТ-директора и независимые эксперты поделятся своими решениями, расскажут реальные кейсы и помогут взглянуть на вашу роль под новым углом.
Почему это важно?В камерной обстановке на 40 участников выстроим честный диалог и дадим максимум пользы. У вас будет возможность задать вопросы, получить советы и вдохновение для следующего шага в вашей карьере.
👉🏻Ссылка на регистрацию: https://clck.ru/3GuXEV
Регистрация уже открыта. Успейте забронировать место!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
event.digital4food.ru
Как быть ИТ-ДИРЕКТОРОМ пищевого предприятия?
Воркшоп 20 марта 2025 года. Закрытая встреча для ИТ-руководителей пищевых предприятий
Forwarded from Бэкап
DrawDB – это надёжный и удобный редактор связей между объектами базы данных (DBER) прямо в вашем браузере
Создавайте диаграммы в несколько кликов, экспортируйте сценарии SQL, настраивайте редактор и многое другое без создания учётной записи
Языки: JavaScript (98.8%), Other (1.2%).
⭐️ Star 24.1k
https://github.com/drawdb-io/drawdb
⚡️ @becaps
Создавайте диаграммы в несколько кликов, экспортируйте сценарии SQL, настраивайте редактор и многое другое без создания учётной записи
Языки: JavaScript (98.8%), Other (1.2%).
https://github.com/drawdb-io/drawdb
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)
LLM в "Циан"
Выложили запись вебинара с CTO "Циана" Алексеем Чекановым, о том, как они внедряют LLM у себя. Алексей расскажет с какими трудностями столкнулись, как справились, а где сразу хорошо получилось)
Вк
Ютуб
Ссылка на PDF
Выложили запись вебинара с CTO "Циана" Алексеем Чекановым, о том, как они внедряют LLM у себя. Алексей расскажет с какими трудностями столкнулись, как справились, а где сразу хорошо получилось)
Вк
Ютуб
Ссылка на PDF
Дайджест статей
How Meta Solves Data Lineage At Scale
https://blog.det.life/how-meta-solves-data-lineage-at-scale-690874d8d7ba
Open-source инструменты для визуализации данных
https://habr.com/ru/articles/891010/
Подробная карта OpenSource инструментов для создания AI агентов
https://habr.com/ru/articles/890774/
Современные требования к инфраструктуре для агентских AI-систем. Развертывание, поддержка и операционные расходы
https://habr.com/ru/articles/890836/
What I learned after one year of building a Data Platform from scratch
https://medium.com/@jeremysrgt/what-i-learned-after-one-year-of-building-a-data-platform-from-scratch-d7075629cab1
2025 Enterprise Data & AI Trends: Agents, Platforms, and Moonshots
https://sanjmo.medium.com/2025-enterprise-data-ai-trends-agents-platforms-and-moonshots-0010c8b4d1f3
Introducing Netflix’s TimeSeries Data Abstraction Layer
https://netflixtechblog.com/introducing-netflix-timeseries-data-abstraction-layer-31552f6326f8
Instacart Creates Real-Time Item Availability Architecture with ML and Event Processing
https://www.infoq.com/news/2024/02/instacart-item-availability/
Building an End-to-End Data Lakehouse with Medalion Architecture, Airflow, and DuckDB
https://medium.com/@sweetkobem/building-an-end-to-end-data-lakehouse-with-medalion-architecture-airflow-and-duckdb-67c6a4c5c2c4
How Meta Solves Data Lineage At Scale
https://blog.det.life/how-meta-solves-data-lineage-at-scale-690874d8d7ba
Open-source инструменты для визуализации данных
https://habr.com/ru/articles/891010/
Подробная карта OpenSource инструментов для создания AI агентов
https://habr.com/ru/articles/890774/
Современные требования к инфраструктуре для агентских AI-систем. Развертывание, поддержка и операционные расходы
https://habr.com/ru/articles/890836/
What I learned after one year of building a Data Platform from scratch
https://medium.com/@jeremysrgt/what-i-learned-after-one-year-of-building-a-data-platform-from-scratch-d7075629cab1
2025 Enterprise Data & AI Trends: Agents, Platforms, and Moonshots
https://sanjmo.medium.com/2025-enterprise-data-ai-trends-agents-platforms-and-moonshots-0010c8b4d1f3
Introducing Netflix’s TimeSeries Data Abstraction Layer
https://netflixtechblog.com/introducing-netflix-timeseries-data-abstraction-layer-31552f6326f8
Instacart Creates Real-Time Item Availability Architecture with ML and Event Processing
https://www.infoq.com/news/2024/02/instacart-item-availability/
Building an End-to-End Data Lakehouse with Medalion Architecture, Airflow, and DuckDB
https://medium.com/@sweetkobem/building-an-end-to-end-data-lakehouse-with-medalion-architecture-airflow-and-duckdb-67c6a4c5c2c4
Medium
How Meta Solves Data Lineage At Scale
Meta’s Approach to Data Lineage: How They Did It and What We Can Learn
Интресный сервис, еще не смотрел в деталях но он очень активно взлетел в новостях, все про него пишут. Надо изучить
https://manus.im/
https://manus.im/
manus.im
Manus is a general AI agent that turns your thoughts into actions. It excels at various tasks in work and life, getting everything done while you rest.