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
March 9
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…
March 9
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.
March 10
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.
March 10
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.
March 11
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.
March 11
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.»
March 11
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
March 12
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
March 12
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
March 13
March 13
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
March 17
Интересный 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.
March 17
March 18
Forwarded from Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Самое милое, что было сейчас на конфе-робот Blue,созданный Disney+DeepMind+NVidia
Дженсен Хуанг заявил: «Пришло время роботов. Зачем? Чтобы решить проблему нехватки рабочей силы. Все, что движется, будет роботизировано».
Он давал этому мультяшному роботу команды на сцене в прямом эфире https://yangx.top/alwebbci/3114
Дженсен Хуанг заявил: «Пришло время роботов. Зачем? Чтобы решить проблему нехватки рабочей силы. Все, что движется, будет роботизировано».
Он давал этому мультяшному роботу команды на сцене в прямом эфире https://yangx.top/alwebbci/3114
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
NVIDIA, Google DeepMind and Disney Research are collaborating to build an R2D2 style home droid.
Jensen giving the little guy voice and gesture commands live on stage.
Robot’s name is Blue, he is so cute.
Jensen giving the little guy voice and gesture commands live on stage.
Robot’s name is Blue, he is so cute.
March 18
Немного инсайдерской информации про Apple от Bloomberg. Siri+ не будет 🙂
Интересно, что на фоне заметных шагов вперед у Alexa и Google, Siri продолжает буксовать и сейчас похоже уже можно говорить о том что Siri+ не будет до 2026 года. К сожалению в статье не описываются конкретные сложности, с которыми столкнулась команда, а было бы интересно узнать. Попробуем погыпытышить.
"Walker said the decision to delay the features was made because of quality issues and that the company has found the technology only works properly up to two-thirds to 80% of the time"
Особенно выделяется то, что Apple уже демонстрировала Siri+ на прошлой конференции для разработчиков, а они никогда не показывают на конференции то, в запуске чего не уверены. Это возможно первый раз когда они отходят от этого правила.
Но тем не менее они остаются привержены своей парадигме "But Apple wants to maintain a high bar and only deliver the features when they’re polished" и не стараются притянуть запуски к каким то памятным датам - остается достойной уважения такая позиция в части продуктовой разработки.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-03-14/apple-s-siri-chief-calls-ai-delays-ugly-and-embarrassing-promises-fixes?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzb3VyY2UiOiJTdWJzY3JpYmVyR2lmdGVkQXJ0aWNsZSIsImlhdCI6MTc0MjE1NTk3MSwiZXhwIjoxNzQyNzYwNzcxLCJhcnRpY2xlSWQiOiJTVDMxRE1EV1JHRzAwMCIsImJjb25uZWN0SWQiOiJFQTExNDNDNTM4NEE0RUY5QTg5RjJEN0IxMTg2MzcwOSJ9.NIVHf5K-5EZVbtJFJbkn_R9BqHrNdEJXTdo7m3SxsF4&utm_source=tldrnewsletter&leadSource=uverify%20wall
Интересно, что на фоне заметных шагов вперед у Alexa и Google, Siri продолжает буксовать и сейчас похоже уже можно говорить о том что Siri+ не будет до 2026 года. К сожалению в статье не описываются конкретные сложности, с которыми столкнулась команда, а было бы интересно узнать. Попробуем погыпытышить.
"Walker said the decision to delay the features was made because of quality issues and that the company has found the technology only works properly up to two-thirds to 80% of the time"
Особенно выделяется то, что Apple уже демонстрировала Siri+ на прошлой конференции для разработчиков, а они никогда не показывают на конференции то, в запуске чего не уверены. Это возможно первый раз когда они отходят от этого правила.
Но тем не менее они остаются привержены своей парадигме "But Apple wants to maintain a high bar and only deliver the features when they’re polished" и не стараются притянуть запуски к каким то памятным датам - остается достойной уважения такая позиция в части продуктовой разработки.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-03-14/apple-s-siri-chief-calls-ai-delays-ugly-and-embarrassing-promises-fixes?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzb3VyY2UiOiJTdWJzY3JpYmVyR2lmdGVkQXJ0aWNsZSIsImlhdCI6MTc0MjE1NTk3MSwiZXhwIjoxNzQyNzYwNzcxLCJhcnRpY2xlSWQiOiJTVDMxRE1EV1JHRzAwMCIsImJjb25uZWN0SWQiOiJFQTExNDNDNTM4NEE0RUY5QTg5RjJEN0IxMTg2MzcwOSJ9.NIVHf5K-5EZVbtJFJbkn_R9BqHrNdEJXTdo7m3SxsF4&utm_source=tldrnewsletter&leadSource=uverify%20wall
Bloomberg.com
Apple’s Siri Chief Calls AI Delays Ugly and Embarrassing, Promises Fixes
Apple Inc.’s top executive overseeing its Siri virtual assistant told staff that delays to key features have been ugly and embarrassing, and a decision to publicly promote the technology before it was ready made matters worse.
March 19
March 19
Небольшая шпаргалка на тему типовых схем данных в DWH - хорошие и наглядные картинки внутри
https://medium.com/@kazimali07/choosing-the-right-data-warehouse-schema-for-your-data-model-star-snowflake-data-vault-and-the-a6fb76490162
https://medium.com/@kazimali07/choosing-the-right-data-warehouse-schema-for-your-data-model-star-snowflake-data-vault-and-the-a6fb76490162
Medium
Choosing the Right Data Warehouse Schema for Your Data Model: Star, Snowflake, Data Vault, and the…
In the ever-evolving world of data management, selecting the appropriate data warehouse schema is crucial for building efficient, scalable…
March 20
Forwarded from Реймер | Трансформация Бизнеса
Мои ИИ-стек инструментов
За последние два года я попробовал больше сотни разных ИИ-инструментов. Многие не оправдали своих ожиданий, но есть звездочки, которые не только доказали свою ценность, но и стали незаменимыми партнерами в ежедневной деятельности.
Так получился мой ИИ-стек, которым я пользуюсь практически ежедневно.
▶️ Базовые LLM:
1. Claude - скоро будет год как для меня Claude - LLM #1. Долгое время я его использовал только через API в своих агентах, но с выходом 3.7 Sonnet и появлением интерактивного интерфейса, добавил подписку и на claude.ai.
2. ChatGPT - всегда рядом, на случай второго мнения. Использую только через API.
3. Deepseek - хорош, но на каждый день он слабее.
4. Google Gemini - открыл его для себя заново с появлением Gemini 2.0 Flash и расширением возможностей AI Studio, включая Realtime режим анализа стриминга с камеры (фильм "Она" все помним).
5. Grok - Deep Research с поиском в интернет и "думающий" режим, да еще и бесплатно (в одном из запросов модель пока размышляла, собрала 103 источника и сгенерировала 140 листов текста.... для выдачи ответа на 1 лист. не жалеет grok себя :) )
▶️ Для работы с информацией
6. NotebookLM - лучший бесплатный инструмент от Google для работы с документами. Загружаем до 50 источников (ссылки на youtube, pdf, видео файлы) и получаем интерактивный инструмент с поиском по документам. Практически все отчеты теперь читаю в нем.
7. Perplexity - отлично ищет информацию в интернет, но мне не нравится как он ее обрабатывает последние месяцы. Использую как инструмент через API в агентах.
▶️ Генерация изображений
8. Midjourney - 99% изображений создаю в нём. С настройкой собственных профилей (фактически файн-тюнинг по себя) всё чаще радует с первого раза.
9. DALL-E - для генерации изображений в своих агентах. (midjourney бы твой API)
10. Adobe - photoshop c ИИ хорош.
▶️ Видео и Аудио
11. Hailuo, Runway, Pika - как правило экспериментирую сразу с несколькими [1] [2]. Результат пока 50/50 - чаще не попадает в ожидания. Но сделать видео-поздравление по фотографиям - с этим инструменты справляются на ура.
12. Suno - лучший генератор песен и первый инструмент, у которого я сразу на год купил подписку. Песни-поздравления, треки для тренировок в нужном темпе, каверы в том стиле, в котором хочется. [1] [2] [3]
13. ElevenLabs - клонирование собственного голоса (настолько похоже, что сам пугаюсь). использую для своих аватаров и агентов. Ждем эмоции.
14. HeyGen - непосредственно создание цифровых аватаров. можно и через api.
▶️ Автоматизация и ИИ-агенты
- Интерфейс для работы с агентами - Телеграм или google таблицы - самые удобные для меня.
- Notion - обновление таблиц агентами, а Obsidian еще и как база данных для агента (через RAG).
- n8n - основной инструмент автоматизации. Есть несколько сценариев работающих на make, но они постепенно переписываются в n8n. В n8n очень удобная среда настройки агентов и добавление внешних инструментов. А скоро еще и MCP можно будет добавить... [1] [2] [3]
- IFTTT удобен для ряда сценариев, которые в n8n и make требуют кучу усилий или денег - например, выгрузка новостей из feedly в google таблицу.
- Для хранения данных нам нужна - классическая база данных (настройки и данные между процессами), быстрая база - ключ/значение (контекст и память) и векторная база в качестве RAG для агентов. Я пока остановился на Airtable, Xata и Pinecone.
- Ну и куда сегодня без вайб-кодинга. Использую Replit и Cursor. С выходом Claude 3.7 оба стали работать намного лучше. [1] [2]
А как прибавил сам Сlaude! - смотрим.
Универсальных решений нет, поэтому каждый собирает под себя свою удобную ИИ-команду!
Всех с пятницей! и нескучного погружения в мир ии-инструментов!
🅰️ 🅱️ @ReymerDigital
Что из звездочек я пропустил? пишите в комментарии
За последние два года я попробовал больше сотни разных ИИ-инструментов. Многие не оправдали своих ожиданий, но есть звездочки, которые не только доказали свою ценность, но и стали незаменимыми партнерами в ежедневной деятельности.
Так получился мой ИИ-стек, которым я пользуюсь практически ежедневно.
1. Claude - скоро будет год как для меня Claude - LLM #1. Долгое время я его использовал только через API в своих агентах, но с выходом 3.7 Sonnet и появлением интерактивного интерфейса, добавил подписку и на claude.ai.
2. ChatGPT - всегда рядом, на случай второго мнения. Использую только через API.
3. Deepseek - хорош, но на каждый день он слабее.
4. Google Gemini - открыл его для себя заново с появлением Gemini 2.0 Flash и расширением возможностей AI Studio, включая Realtime режим анализа стриминга с камеры (фильм "Она" все помним).
5. Grok - Deep Research с поиском в интернет и "думающий" режим, да еще и бесплатно (в одном из запросов модель пока размышляла, собрала 103 источника и сгенерировала 140 листов текста.... для выдачи ответа на 1 лист. не жалеет grok себя :) )
6. NotebookLM - лучший бесплатный инструмент от Google для работы с документами. Загружаем до 50 источников (ссылки на youtube, pdf, видео файлы) и получаем интерактивный инструмент с поиском по документам. Практически все отчеты теперь читаю в нем.
7. Perplexity - отлично ищет информацию в интернет, но мне не нравится как он ее обрабатывает последние месяцы. Использую как инструмент через API в агентах.
8. Midjourney - 99% изображений создаю в нём. С настройкой собственных профилей (фактически файн-тюнинг по себя) всё чаще радует с первого раза.
9. DALL-E - для генерации изображений в своих агентах. (midjourney бы твой API)
10. Adobe - photoshop c ИИ хорош.
11. Hailuo, Runway, Pika - как правило экспериментирую сразу с несколькими [1] [2]. Результат пока 50/50 - чаще не попадает в ожидания. Но сделать видео-поздравление по фотографиям - с этим инструменты справляются на ура.
12. Suno - лучший генератор песен и первый инструмент, у которого я сразу на год купил подписку. Песни-поздравления, треки для тренировок в нужном темпе, каверы в том стиле, в котором хочется. [1] [2] [3]
13. ElevenLabs - клонирование собственного голоса (настолько похоже, что сам пугаюсь). использую для своих аватаров и агентов. Ждем эмоции.
14. HeyGen - непосредственно создание цифровых аватаров. можно и через api.
- Интерфейс для работы с агентами - Телеграм или google таблицы - самые удобные для меня.
- Notion - обновление таблиц агентами, а Obsidian еще и как база данных для агента (через RAG).
- n8n - основной инструмент автоматизации. Есть несколько сценариев работающих на make, но они постепенно переписываются в n8n. В n8n очень удобная среда настройки агентов и добавление внешних инструментов. А скоро еще и MCP можно будет добавить... [1] [2] [3]
- IFTTT удобен для ряда сценариев, которые в n8n и make требуют кучу усилий или денег - например, выгрузка новостей из feedly в google таблицу.
- Для хранения данных нам нужна - классическая база данных (настройки и данные между процессами), быстрая база - ключ/значение (контекст и память) и векторная база в качестве RAG для агентов. Я пока остановился на Airtable, Xata и Pinecone.
- Ну и куда сегодня без вайб-кодинга. Использую Replit и Cursor. С выходом Claude 3.7 оба стали работать намного лучше. [1] [2]
А как прибавил сам Сlaude! - смотрим.
Универсальных решений нет, поэтому каждый собирает под себя свою удобную ИИ-команду!
Всех с пятницей! и нескучного погружения в мир ии-инструментов!
Что из звездочек я пропустил? пишите в комментарии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
March 21