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
Всем привет!
Давно не писал, зарылся в задачах, да и наблюдается определенный кризис идей.
Решил ответить на вопрос и заодно поделиться видением.
Набросал с дипсик краткий план создания синтетического датасета для диагностики компрессора
В целом это базовый, слегка усреднённый подход. Можно использовать как чек-лист при генерации данных.
Шаг 1. Генерация «нормального» режима работы
Для каждого из 380 тэгов нужно задать:
· Базовое значение (среднее) — берётся из паспорта компрессора или экспертной оценки.
· Допустимый разброс (σ) — например, 2–5% от базового значения.
· Сезонность или цикличность — суточные, недельные или сезонные паттерны нагрузки, если они есть.
Генерация выполняется для временного ряда длиной T (например, 100 000 точек с частотой 1 Гц).
Шаг 2. Имплантация паттернов деградации
Выбирается начало деградации t0 и её длительность L. Для каждого тэга определяется тип деградации.
Один и тот же отказ может по-разному проявляться на разных датчиках.
Я спросил дипсик, он предложил как вариант использовать такие соответствия:
· Вибрация → рост дисперсии + появление гармоник.
· Провисание штока → линейный дрейф среднего значения.
· Температура → экспоненциальный рост.
· Уровень → рост дисперсии (турбулентность).
Шаг 3. Добавление реалистичного шума и помех
Рекомендуется добавить несколько слоёв искажений:
· Гауссовский шум N(0, σ) — для фонового шума измерений.
· Импульсный шум — случайные выбросы.
· Дрейф нуля — медленное изменение из-за калибровки.
· Пропуски данных — обнуление случайных участков.
Шаг 4. Кросс-корреляция между датчиками
Отказы обычно видны на нескольких датчиках одновременно:
· Построить матрицу корреляции реальных данных (если есть) или назначить связи экспертно.
· При генерации деградации на одном датчике — добавить ослабленный сигнал (50–70% амплитуды) на коррелирующие датчики.
Можно этот план использовать как основу.
Дальше его можно расширять под конкретные типы оборудования и доступные данные.
P.s. кстати, мне кажется создание датасетов для ИИ моделей, это неплохой бизнес и монетизация🤔
Давно не писал, зарылся в задачах, да и наблюдается определенный кризис идей.
Решил ответить на вопрос и заодно поделиться видением.
Набросал с дипсик краткий план создания синтетического датасета для диагностики компрессора
В целом это базовый, слегка усреднённый подход. Можно использовать как чек-лист при генерации данных.
Шаг 1. Генерация «нормального» режима работы
Для каждого из 380 тэгов нужно задать:
· Базовое значение (среднее) — берётся из паспорта компрессора или экспертной оценки.
· Допустимый разброс (σ) — например, 2–5% от базового значения.
· Сезонность или цикличность — суточные, недельные или сезонные паттерны нагрузки, если они есть.
Генерация выполняется для временного ряда длиной T (например, 100 000 точек с частотой 1 Гц).
Шаг 2. Имплантация паттернов деградации
Выбирается начало деградации t0 и её длительность L. Для каждого тэга определяется тип деградации.
Один и тот же отказ может по-разному проявляться на разных датчиках.
Я спросил дипсик, он предложил как вариант использовать такие соответствия:
· Вибрация → рост дисперсии + появление гармоник.
· Провисание штока → линейный дрейф среднего значения.
· Температура → экспоненциальный рост.
· Уровень → рост дисперсии (турбулентность).
Шаг 3. Добавление реалистичного шума и помех
Рекомендуется добавить несколько слоёв искажений:
· Гауссовский шум N(0, σ) — для фонового шума измерений.
· Импульсный шум — случайные выбросы.
· Дрейф нуля — медленное изменение из-за калибровки.
· Пропуски данных — обнуление случайных участков.
Шаг 4. Кросс-корреляция между датчиками
Отказы обычно видны на нескольких датчиках одновременно:
· Построить матрицу корреляции реальных данных (если есть) или назначить связи экспертно.
· При генерации деградации на одном датчике — добавить ослабленный сигнал (50–70% амплитуды) на коррелирующие датчики.
Можно этот план использовать как основу.
Дальше его можно расширять под конкретные типы оборудования и доступные данные.
P.s. кстати, мне кажется создание датасетов для ИИ моделей, это неплохой бизнес и монетизация🤔
🔥4👍1