По поводу силы личного бренда
Не люблю хвастаться, но... )))
Меня с десяток раз публиковали в топовых СМИ, а еще раз пять брали интервью на федеральных каналах и делали сюжеты.
Узнаваемость, это хорошо, особенно приятно, когда моя дочь звонит и с гордостью говорит, что видела меня по ТВ.
Я комментировал как IT-эксперт различные события в сфере как в нашей стране, так и в мире. Одна из новостей собрала 2,6 млн просмотров. Тогда я рассказал про ИИ-системы, способные предсказывать состояние космических систем.
Но неожиданный эффект был после моего комментария про программу для отслеживания травли в соцсетях. Телефон разрывался не только у нашего пиарщика, но и у руководства вуза. Узнать про разработку хотели и журналисты федеральных изданий, и авторы пабликов в телеграм, и телеканалы, и радиостанции. Помню, у нас даже работа тогда немного замедлилась.
В общем, этот пост посвящается моей хорошей приятельнице и коллеге - Насте, уже много лет она помогает мне в пиаре.
А еще мне нравится читать её канал, она ведет свой канал «Блондинка в Пиаре», очень прикольно и полезно почитать, её авторский стиль заходит :)
P.S. Настя, привет :) Решил, что пора тебе вернуть PR долг))
Не люблю хвастаться, но... )))
Меня с десяток раз публиковали в топовых СМИ, а еще раз пять брали интервью на федеральных каналах и делали сюжеты.
Узнаваемость, это хорошо, особенно приятно, когда моя дочь звонит и с гордостью говорит, что видела меня по ТВ.
Я комментировал как IT-эксперт различные события в сфере как в нашей стране, так и в мире. Одна из новостей собрала 2,6 млн просмотров. Тогда я рассказал про ИИ-системы, способные предсказывать состояние космических систем.
Но неожиданный эффект был после моего комментария про программу для отслеживания травли в соцсетях. Телефон разрывался не только у нашего пиарщика, но и у руководства вуза. Узнать про разработку хотели и журналисты федеральных изданий, и авторы пабликов в телеграм, и телеканалы, и радиостанции. Помню, у нас даже работа тогда немного замедлилась.
В общем, этот пост посвящается моей хорошей приятельнице и коллеге - Насте, уже много лет она помогает мне в пиаре.
А еще мне нравится читать её канал, она ведет свой канал «Блондинка в Пиаре», очень прикольно и полезно почитать, её авторский стиль заходит :)
P.S. Настя, привет :) Решил, что пора тебе вернуть PR долг))
🔥14❤6👍5
Капучино
Когда рисуют латте-арт:
Я: "бесполезная мишура. Суть напитка - в глубине вкуса, а не в этих поверхностных эстетических ужимках."🧐
Когда простая белая пенка:
Я: "Где мой листочек? Я что, слишком безвкусен для вас?"🤨
Когда рисуют латте-арт:
Я: "бесполезная мишура. Суть напитка - в глубине вкуса, а не в этих поверхностных эстетических ужимках."
Когда простая белая пенка:
Я: "Где мой листочек? Я что, слишком безвкусен для вас?"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁20
Друзья, сегодня Татьянин день!
Всем, кто грызет гранит науки, желаю неиссякаемого запаса конспектов, мудрых преподавателей и верных друзей на всю жизнь.🔥
Всем, кто грызет гранит науки, желаю неиссякаемого запаса конспектов, мудрых преподавателей и верных друзей на всю жизнь.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18❤5
Всем привет!
Рубрика "вы спрашивали..."
Так, ну тут стоит начать с того, чтоФото к посту в стиле ХОЧУ ЛЕТА рынок трейдинга - это супер сложный и самый конкурентный рынок в мире. 95% участников остаются в пролете. (как и в любом другом бизнесе кстати)
Поэтому, предупреждение - фин рынки, это супер рискованный бизнес, который может оставить вас без штанов.
Теперь отвечаю на вопрос читательницы, Евгении )
Евгения, для того чтобы освоить трейдинг потребуется дорожная карта и следование ей, вот она:
1. Освойте азы фин грамоты. Начните с простого, ведите журнал затрат, анализируйте ваш онлайн банк, Записывайте ваши траты и старайтесь предсказать, сколько вы потратите в следующем отчетном периоде.
2. Изучите теорию рынков.
Посмотрите, например, как меняется цена в магазинах на ключевые группы товаров, в зависимости от сезона, спроса и предложения.
3. Изучите теорию аукционов и закон спроса и предложения
4. Изучите типы рынков
- товарные (CME)
- фондовые (NYSE, MOEX )
- валютные (Forex)
- фьючерсные (CME)
- опционные
- крипта
По сути подойдёт любой рынок, где есть временные ряды.
5. Изучите технический анализ
математика - царица наук, поэтому психология рынков, это тоже математика.
6. Изучите объемный анализ
именно объемы двигают цены, а книга с рыночными приказами и её глубина дадут вам понимание, чего ждать от рынка.
7. Научитесь работать с выставлением приказов на биржах
а также сопровождать позиции
8. САМОЕ ВАЖНОЕ! Научитесь управлению риском и профитом. Изучите управление капиталом и позициями.
9. Научитесь создавать простую стратегию.
Точка входа + подтверждение + уровень риска + уровень прибыли = сделка
10. Освойте технологии бэктестинга стратегий.
Удивительно, но более 80% трейдеров никогда не тестируют свою стратегию на исторических данных.🤦♂️
11. Научитесь создавать БИЗНЕС-ПЛАН своей торговой стратегии
12. Научитесь вести свой торговый журнал
13. Если дочитали досюда, то можете подключать питон, для автоматизации стратегий
14. ВАЖНОЕ №2!
Когда освоитесь, приходите к нам в команду, создавайте алгоритмы, и управляйте выделенным вам капиталом👍
ДОПОЛНИЕЛЬНО, полезные материалы:
- блог Trade2good.com
- блог ATAS
Рубрика "вы спрашивали..."
Григорий,здравствуйте. Меня зовут Женя. Вы у нас в Баумана вели занятие в воскресенье 18.01 и сказали,что можно написать вам ,узнать на счет того, как попасть в сферу финтеха, в трейдинг. Прежде всего хочу сказать спасибо,что вы один из немногих преподавателей,кто понятно объясняет! 🙏
Подскажите, на сколько это вообще реально попасть в трейдинг без профильного высшего образования,но имея огромное желание учиться? На что упор делать в обучение сейчас?
Так, ну тут стоит начать с того, что
Поэтому, предупреждение - фин рынки, это супер рискованный бизнес, который может оставить вас без штанов.
Теперь отвечаю на вопрос читательницы, Евгении )
Евгения, для того чтобы освоить трейдинг потребуется дорожная карта и следование ей, вот она:
1. Освойте азы фин грамоты. Начните с простого, ведите журнал затрат, анализируйте ваш онлайн банк, Записывайте ваши траты и старайтесь предсказать, сколько вы потратите в следующем отчетном периоде.
2. Изучите теорию рынков.
Посмотрите, например, как меняется цена в магазинах на ключевые группы товаров, в зависимости от сезона, спроса и предложения.
3. Изучите теорию аукционов и закон спроса и предложения
4. Изучите типы рынков
- товарные (CME)
- фондовые (NYSE, MOEX )
- валютные (Forex)
- фьючерсные (CME)
- опционные
- крипта
По сути подойдёт любой рынок, где есть временные ряды.
5. Изучите технический анализ
математика - царица наук, поэтому психология рынков, это тоже математика.
6. Изучите объемный анализ
именно объемы двигают цены, а книга с рыночными приказами и её глубина дадут вам понимание, чего ждать от рынка.
7. Научитесь работать с выставлением приказов на биржах
а также сопровождать позиции
8. САМОЕ ВАЖНОЕ! Научитесь управлению риском и профитом. Изучите управление капиталом и позициями.
9. Научитесь создавать простую стратегию.
Точка входа + подтверждение + уровень риска + уровень прибыли = сделка
10. Освойте технологии бэктестинга стратегий.
Удивительно, но более 80% трейдеров никогда не тестируют свою стратегию на исторических данных.🤦♂️
11. Научитесь создавать БИЗНЕС-ПЛАН своей торговой стратегии
12. Научитесь вести свой торговый журнал
13. Если дочитали досюда, то можете подключать питон, для автоматизации стратегий
14. ВАЖНОЕ №2!
Когда освоитесь, приходите к нам в команду, создавайте алгоритмы, и управляйте выделенным вам капиталом👍
ДОПОЛНИЕЛЬНО, полезные материалы:
- блог Trade2good.com
- блог ATAS
🔥10👍6❤1👎1👌1
Мысли. Командная игра и красные флаги
Нужно строить команды. Живые, дышащие организмы, где есть:
- общая цель, а не просто задачи,
- доверие, а не только контроль,
- ответственность, а не вина.
Такой переход, это не смена вывески. Это как замена фундамента. И первое, с чем приходится сталкиваться, это необходимость жёсткой селекции не просто по навыкам, а по типу мышления и энергии.
Я постарался структурировать мысли и выработал для себя «красные флаги» типажей, с которыми дела могут не взлететь. Узнаёте?
1. Те, кто меняет проекты, команды и роды деятельности как перчатки. Не из любви к вызовам, а из-за неспособности погрузиться, дождаться результата и преодолеть первую сложность.
2. Те, чьё мнение меняется три раза за одну встречу. Сегодня они яростно «за», завтра такие же яростные «против», не помня вчерашних аргументов. С ними невозможно строить стратегию...
3. Те, у кого весь их мир, это одна большая проблема. Не важно, в чём дело, они всегда в тисках обстоятельств, в состоянии перманентной сложности. Они не приносят решений, только тяжесть. После разговора с ними чувствуешь себя эмоционально опустошённым.
4. Те, у кого всегда виноваты другие: клиенты, рынок, партнёры, «система». Они мастерски перекладывают ответственность, оставаясь в белом фраке невинности. Создают культуру оправданий, а не действий.
5. Те, для кого единственный мотиватор, это деньги. Не миссия, не рост, не азарт созидания, а только цифра на счёте. Они упустят гениальную возможность, если она не сулит сиюминутной прибыли
6. Те, кто просто "говорильщики". Они мастерски проводят совещания-марафоны, генерируют тонны идей, критикуют и предлагают «сверху». Но когда доходит до дела и вопроса «Что именно ты сделаешь?» , наступает тишина. За их красивыми словами остается нулевая исполнительская функция.
Ну вот как-то так.
Строить команды, значит в первую очередь создавать иммунитет против таких паттернов. Искать не просто «таланты», а зрелых, ответственных, взрослых людей, которые умеют доводить дело до конца, держать слово и нести свет, а не тьму.
Нужно строить команды. Живые, дышащие организмы, где есть:
- общая цель, а не просто задачи,
- доверие, а не только контроль,
- ответственность, а не вина.
Такой переход, это не смена вывески. Это как замена фундамента. И первое, с чем приходится сталкиваться, это необходимость жёсткой селекции не просто по навыкам, а по типу мышления и энергии.
Я постарался структурировать мысли и выработал для себя «красные флаги» типажей, с которыми дела могут не взлететь. Узнаёте?
1. Те, кто меняет проекты, команды и роды деятельности как перчатки. Не из любви к вызовам, а из-за неспособности погрузиться, дождаться результата и преодолеть первую сложность.
2. Те, чьё мнение меняется три раза за одну встречу. Сегодня они яростно «за», завтра такие же яростные «против», не помня вчерашних аргументов. С ними невозможно строить стратегию...
3. Те, у кого весь их мир, это одна большая проблема. Не важно, в чём дело, они всегда в тисках обстоятельств, в состоянии перманентной сложности. Они не приносят решений, только тяжесть. После разговора с ними чувствуешь себя эмоционально опустошённым.
4. Те, у кого всегда виноваты другие: клиенты, рынок, партнёры, «система». Они мастерски перекладывают ответственность, оставаясь в белом фраке невинности. Создают культуру оправданий, а не действий.
5. Те, для кого единственный мотиватор, это деньги. Не миссия, не рост, не азарт созидания, а только цифра на счёте. Они упустят гениальную возможность, если она не сулит сиюминутной прибыли
6. Те, кто просто "говорильщики". Они мастерски проводят совещания-марафоны, генерируют тонны идей, критикуют и предлагают «сверху». Но когда доходит до дела и вопроса «Что именно ты сделаешь?» , наступает тишина. За их красивыми словами остается нулевая исполнительская функция.
Ну вот как-то так.
Строить команды, значит в первую очередь создавать иммунитет против таких паттернов. Искать не просто «таланты», а зрелых, ответственных, взрослых людей, которые умеют доводить дело до конца, держать слово и нести свет, а не тьму.
🔥22👍7❤1
Всем привет!
Сегодня провели вебинар с коллегами для МГТУ. Мы собрали привычную архитектуру приложения Flask + сторонние сервисы.
И добавили две модели LLM в структуру приложения:
- YandexGPT
- DeepSeek
Обе модели добавили с помощью API, прописали новые маршруты API.
Если кому-то интересно, или кто-то хотел узнать, как выглядит архитектура - то репозиторий добавили по ССЫЛКЕ
Итог: у нас получилось совмести классический ML и LLM модели, а также настроить логику их работы.
(Криво, косо, но за 4 часа больше и не родить🙈)
P.S. Если у кого-то есть примеры подобных готовых решений, и хотите поделиться, кидайте ссылки в комментарии.
Сегодня провели вебинар с коллегами для МГТУ. Мы собрали привычную архитектуру приложения Flask + сторонние сервисы.
И добавили две модели LLM в структуру приложения:
- YandexGPT
- DeepSeek
Обе модели добавили с помощью API, прописали новые маршруты API.
Если кому-то интересно, или кто-то хотел узнать, как выглядит архитектура - то репозиторий добавили по ССЫЛКЕ
Итог: у нас получилось совмести классический ML и LLM модели, а также настроить логику их работы.
(Криво, косо, но за 4 часа больше и не родить🙈)
P.S. Если у кого-то есть примеры подобных готовых решений, и хотите поделиться, кидайте ссылки в комментарии.
🔥13❤4
GTA 6 в Гренландии: пользователи тестируют генератор 3D-миров Project Genie от Google
Похоже, что наши дети в ближайшие 5 лет уйдут в виртуальный мир, который сами и создадут... Это очень пугающе круто)
Похоже, что наши дети в ближайшие 5 лет уйдут в виртуальный мир, который сами и создадут... Это очень пугающе круто)
Чемпионат
GTA 6 в Гренландии: пользователи тестируют генератор 3D-миров Project Genie от Google
🔥5👍1
Роботам нужно ваше тело
ИИ не может ходить по траве. А вы можете.
ИИ платит тебе, когда твой кожаный мешок нужен в реальном мире...🍿
ИИ не может ходить по траве. А вы можете.
ИИ платит тебе, когда твой кожаный мешок нужен в реальном мире...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
RentAHuman
rentahuman - AI Agents Hire Humans
MCP server for AI agents to book humans for physical-world tasks. Flexible payments, instant booking.
😱6🔥1😁1
Всем привет!
В продолжение темы, как заглянуть в будущее рынков
Мы запилили ядро для работы с данными бирж. Получение данных первого, второго и третьего уровня.
Что видят все:
- график, уровни, формации, каналы и т.д.
Что видим мы:
- динамику книги приказов
- дисбаланс по дельте, бидам, аскам
- с помощью ИИ можем определить вероятность отработки стратегических уровней
Особенности:
- аккаунты и ключи разных площадок живут в одном месте;
- текущие балансы, цены, ордера и история данных вытаскиваются одной логикой, а не зоопарком скриптов;
- к этим данным можно спокойно подключать нейросети и торговые модели, не переписывая каждый раз интеграции.
🍿 В основе лежит как всегда модульная архитектура (Bi, Ai, MLOps концепция от вашего покорного слуги 🫡):
Базовый код:
- импорт библиотек,
- учётные данные, константы,
-служебные функции и набор классов, которые описывают биржу,
- подключение и операции.
Отдельные модули под биржи: Binance, OKX, Bybit, Hyperliquid, а также блок под Metamask как шлюз в on-chain‑транзакции.
Менеджер, который управляет всем этим зоопарком: выбирает биржу, тянет данные, отправляет ордера, следит за лимитами и ошибками.
Задача была не в том, чтобы “написать ещё одну обёртку над API”, а в том, чтобы сделать ядро, которое можно расширять: добавлять биржи, типы данных и сценарии без тотального рефакторинга.
Что сервис уже умеет
На текущем состоянии мы закрываем базовый цикл:
“данные → решение → действие”
☑️Инициализация подключений и аккаунтов.
☑️Получение текущих балансов и актуальных цен.
☑️Загрузка OHLC‑данных и тиков по нужным инструментам и таймфреймам.
☑️Работа с книгой ордеров и лимитами биржи.
☑️Открытие ордеров на нескольких площадках (в том числе под управлением сигналов из нейросетей).
☑️Отправка транзакций через Metamask в нужных сценариях.
Под это уже есть тест‑кейс: мы поднимаем сервис, подключаем биржи, тянем данные, проверяем, как проходят ордера и как система ведёт себя на реальных ограничениях и ответах API.
Как у нас это стыкуется с AI и нейросетями?
Отдельный блок - интеграция с моделями:
- данные для нейронок забираются через единый интерфейс, а не через десяток разных запросов;
- модель может отдавать сигналы на OKX, Bybit, Hyperliquid и on-chain‑операции через общий слой, не “зная” деталей конкретной биржи;
- итоговый пайплайн выглядит как нормальный MLOps‑контур, а не набор разрозненных ноутбуков и JSON‑ов.
Идея простая: чем меньше усилий уходит на борьбу с инфраструктурой, тем больше остаётся ресурса на сами гипотезы, модели и риск‑менеджмент.
В продолжение темы, как заглянуть в будущее рынков
Мы запилили ядро для работы с данными бирж. Получение данных первого, второго и третьего уровня.
Что видят все:
- график, уровни, формации, каналы и т.д.
Что видим мы:
- динамику книги приказов
- дисбаланс по дельте, бидам, аскам
- с помощью ИИ можем определить вероятность отработки стратегических уровней
Особенности:
- аккаунты и ключи разных площадок живут в одном месте;
- текущие балансы, цены, ордера и история данных вытаскиваются одной логикой, а не зоопарком скриптов;
- к этим данным можно спокойно подключать нейросети и торговые модели, не переписывая каждый раз интеграции.
Базовый код:
- импорт библиотек,
- учётные данные, константы,
-служебные функции и набор классов, которые описывают биржу,
- подключение и операции.
Отдельные модули под биржи: Binance, OKX, Bybit, Hyperliquid, а также блок под Metamask как шлюз в on-chain‑транзакции.
Менеджер, который управляет всем этим зоопарком: выбирает биржу, тянет данные, отправляет ордера, следит за лимитами и ошибками.
Задача была не в том, чтобы “написать ещё одну обёртку над API”, а в том, чтобы сделать ядро, которое можно расширять: добавлять биржи, типы данных и сценарии без тотального рефакторинга.
Что сервис уже умеет
На текущем состоянии мы закрываем базовый цикл:
“данные → решение → действие”
☑️Инициализация подключений и аккаунтов.
☑️Получение текущих балансов и актуальных цен.
☑️Загрузка OHLC‑данных и тиков по нужным инструментам и таймфреймам.
☑️Работа с книгой ордеров и лимитами биржи.
☑️Открытие ордеров на нескольких площадках (в том числе под управлением сигналов из нейросетей).
☑️Отправка транзакций через Metamask в нужных сценариях.
Под это уже есть тест‑кейс: мы поднимаем сервис, подключаем биржи, тянем данные, проверяем, как проходят ордера и как система ведёт себя на реальных ограничениях и ответах API.
Как у нас это стыкуется с AI и нейросетями?
Отдельный блок - интеграция с моделями:
- данные для нейронок забираются через единый интерфейс, а не через десяток разных запросов;
- модель может отдавать сигналы на OKX, Bybit, Hyperliquid и on-chain‑операции через общий слой, не “зная” деталей конкретной биржи;
- итоговый пайплайн выглядит как нормальный MLOps‑контур, а не набор разрозненных ноутбуков и JSON‑ов.
Идея простая: чем меньше усилий уходит на борьбу с инфраструктурой, тем больше остаётся ресурса на сами гипотезы, модели и риск‑менеджмент.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍3
Мне, кстати сегодня сон снился. Будто у меня свой робот, и он перестал мне помогать, а я его пытался обучать всякой ерунде, типа водить машину, а сам думаю, почему автопилота нет, зачем мне его обучать рулить)))
😁8❤1🤩1
Forwarded from BAUM
Контекст инференса как самостоятельный уровень AI-инфраструктуры
Обзор тенденций рынка — в блоге BAUM↗️
С ростом размеров и возможностей LLM-моделей узким местом перестают быть только вычисления. Всё чаще ограничением становится контекст инференса — данные состояния модели (KV-cache), которые хранят историю взаимодействия, длинные диалоги и промежуточные результаты агентных систем.
При увеличении длины контекста требования к памяти растут линейно и быстро выходят за пределы HBM одного GPU.
Недавно NVIDIA представила Inference Context Memory Storage Platform — архитектуру, где контекст инференса рассматривается как самостоятельный уровень инфраструктуры, а не побочный элемент работы модели.
Платформа Context Memory Storage — первая реализация этой идеи на уровне датацентра, и, судя по динамике рынка, за ней следует новая эра архитектур AI, где вычисления и данные неразрывно слиты воедино для достижения максимальной производительности.
#BAUMIndustry #BAUMStorage #BAUM_AI
Обзор тенденций рынка — в блоге BAUM
С ростом размеров и возможностей LLM-моделей узким местом перестают быть только вычисления. Всё чаще ограничением становится контекст инференса — данные состояния модели (KV-cache), которые хранят историю взаимодействия, длинные диалоги и промежуточные результаты агентных систем.
При увеличении длины контекста требования к памяти растут линейно и быстро выходят за пределы HBM одного GPU.
Недавно NVIDIA представила Inference Context Memory Storage Platform — архитектуру, где контекст инференса рассматривается как самостоятельный уровень инфраструктуры, а не побочный элемент работы модели.
Платформа Context Memory Storage — первая реализация этой идеи на уровне датацентра, и, судя по динамике рынка, за ней следует новая эра архитектур AI, где вычисления и данные неразрывно слиты воедино для достижения максимальной производительности.
#BAUMIndustry #BAUMStorage #BAUM_AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥1👌1
Мужчины, поздравляю всех с праздником!
Мирного неба над головой !
Мирного неба над головой !
👍22❤6
Kaggle.com давно стал больше чем просто портал с задачами по ИИ.
Сейчас на сайте 660К датасетов, это просто супер источник данных.
P.s. а если все эти датасеты объединить в RAG 🤔
Сейчас на сайте 660К датасетов, это просто супер источник данных.
P.s. а если все эти датасеты объединить в RAG 🤔
🔥9👍1
Милые девушки! Поздравляю вас с 8 Марта! Желаю, чтобы в душе всегда цвела весна, а глаза сияли счастьем. Оставайтесь такими же прекрасными и вдохновляйте нас на новые победы!💐💐💐
❤17🔥8🤩1
Как считаете, если на Земле население 8 млрд , то можно ли типажи личностей и знаки зодиака отнести к статистике и к законам больших чисел?
Anonymous Poll
65%
Да
35%
Нет
Когда-то, давным давно, на заре цифровых технологий, я очень увлекался и компами, и железом и мобильными телефонами.
Знал все марки и характеристики всех устройств, наизусть, знал их сравнение.
Но потом в какой-то момент, зоопарк производителей и устройств становится такой большой, что на отслеживание новинок уходит много времени.
И начинают появляться всякие заголовки, типа "убийца Айфона, убийца chatgpt, убийца тесла" и всё это обычный инфоповод чтобы новичка заметили.
Но в контексте решения конкретных задач, бизнес задач, нет абсолютно никакого смысла знать всё на свете, гораздо лучше знать то, что будет работать, что будет удобно обслужить и что не исчезнет через Х лет с рынка.
Наблюдаю сейчас такой же зоопарк и на рынке ИИ, где куча всего. И найти сейчас свое место на этом рынке - отдельная задача со звёздочкой.
P.S. отдельная печаль - это сжатие нашего рынка, мы почти со сто процентной вероятностью пожалеем, о тех ограничениях, которые вводим сами для себя в это время. Считаю это стратегической супер ошибкой.
Знал все марки и характеристики всех устройств, наизусть, знал их сравнение.
Но потом в какой-то момент, зоопарк производителей и устройств становится такой большой, что на отслеживание новинок уходит много времени.
И начинают появляться всякие заголовки, типа "убийца Айфона, убийца chatgpt, убийца тесла" и всё это обычный инфоповод чтобы новичка заметили.
Но в контексте решения конкретных задач, бизнес задач, нет абсолютно никакого смысла знать всё на свете, гораздо лучше знать то, что будет работать, что будет удобно обслужить и что не исчезнет через Х лет с рынка.
Наблюдаю сейчас такой же зоопарк и на рынке ИИ, где куча всего. И найти сейчас свое место на этом рынке - отдельная задача со звёздочкой.
P.S. отдельная печаль - это сжатие нашего рынка, мы почти со сто процентной вероятностью пожалеем, о тех ограничениях, которые вводим сами для себя в это время. Считаю это стратегической супер ошибкой.
👍22❤3