Разработчики ИИ пугающими темпами создают сервисы и продукты замещающие людей творческих профессий։ художников, писателей, дизайнеров, музыкантов. Все уже слышали про Midjourney и Stable Diffusion, а тут подборка продуктов менее известных, но не менее интересных։
- Soundraw [1] сервис создающий музыку для заднего фона для Вашего видео, игры или ещё чего-либо. Лицензия не позволяет только использовать её для массового прослушивания именно как только музыку, а не как часть составного продукта. Зато просто таки напрашивается как часть продуктов вроде TikTok и его аналогов. Вместе пресета мелодий, тут можно создать музыку под себя настраивая длительность, стиль, ритм и тд.
- Metaphor [2] обещают не много, не мало, а заменить поисковые системы вроде Google. А пока генерируют набор ссылок по структурированному запросу. Выглядит как прототип экспериментальной поисковой системы. В чистом виде Google пока не заменит, но для некоторых областей будет очень интересно, например, в поиске научных публикаций по специализированным темам.
- LexicaArt [3] генератор изображений похожий на Stable Diffusion, но включающий поисковик по тому что успели нагенерировать другие. База там огромная, можно найти иногда необычные изображения, много примеров и, конечно, сгенерировать собственные
- Լex [4] сервис помогающий писателям дописывать куски текстов когда они застревают в какой-то части повествования. Ну, мы же понимаем, вначале помогает, потом заменяет писателей;) Сервис пока доступен ограниченно, но есть видео того как он работает [5]
- Runway [6] сервис по убиранию фона из видел, быстрому редактированию, преобразованию текста в 3D модели и ещё много чему по работе с видео с помощью ИИ
Таких сервисов и продуктов становится всё больше, они появляются каждую неделю и их станет всё больше.
Здесь можно порассуждать что ждёт креативные профессии в ближайшие годы и многочисленные области применения области применения креативного ИИ для развлечения или пользы человечеству.
Ссылки։
[1] https://soundraw.io
[2] https://metaphor.systems/
[3] https://lexica.art/
[4] https://lex.page/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=4zctPN_mO4o&t=10s
[6] https://runwayml.com/
#ai #startups
- Soundraw [1] сервис создающий музыку для заднего фона для Вашего видео, игры или ещё чего-либо. Лицензия не позволяет только использовать её для массового прослушивания именно как только музыку, а не как часть составного продукта. Зато просто таки напрашивается как часть продуктов вроде TikTok и его аналогов. Вместе пресета мелодий, тут можно создать музыку под себя настраивая длительность, стиль, ритм и тд.
- Metaphor [2] обещают не много, не мало, а заменить поисковые системы вроде Google. А пока генерируют набор ссылок по структурированному запросу. Выглядит как прототип экспериментальной поисковой системы. В чистом виде Google пока не заменит, но для некоторых областей будет очень интересно, например, в поиске научных публикаций по специализированным темам.
- LexicaArt [3] генератор изображений похожий на Stable Diffusion, но включающий поисковик по тому что успели нагенерировать другие. База там огромная, можно найти иногда необычные изображения, много примеров и, конечно, сгенерировать собственные
- Լex [4] сервис помогающий писателям дописывать куски текстов когда они застревают в какой-то части повествования. Ну, мы же понимаем, вначале помогает, потом заменяет писателей;) Сервис пока доступен ограниченно, но есть видео того как он работает [5]
- Runway [6] сервис по убиранию фона из видел, быстрому редактированию, преобразованию текста в 3D модели и ещё много чему по работе с видео с помощью ИИ
Таких сервисов и продуктов становится всё больше, они появляются каждую неделю и их станет всё больше.
Здесь можно порассуждать что ждёт креативные профессии в ближайшие годы и многочисленные области применения области применения креативного ИИ для развлечения или пользы человечеству.
Ссылки։
[1] https://soundraw.io
[2] https://metaphor.systems/
[3] https://lexica.art/
[4] https://lex.page/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=4zctPN_mO4o&t=10s
[6] https://runwayml.com/
#ai #startups
soundraw.io
AI Music Generator SOUNDRAW
Discover the power of AI generated music with our platform. Create unique songs in just a few clicks. Edit & personalize the songs you create to your specific needs. Generate unlimited royalty-free music to use in your songs, projects and videos. Distribute…
В StackOverflow, сервисе вопросов и ответов, изначально для инженеров и программистов, запретили использование ChatGPT [1]. Пока временно, а там будет видно․ Главная причина в том что ChatGPT генерирует ответы которые выглядят как хорошие, а на самом деле не так уже хороши, а то и плохи.
А вот у Бена Томпсона в блоге пост AI Homework [2] о последствиях применения ChatGPT в некоторых областях, в частности в школе и студентами.
На всякий случай напомню что ChatGPT это свежий движок по генерации ответов и поддержания разговора
от команды которая делала языковую модель GPT-3. Его особенность в высокой осмысленности ответов, которые, даже если неверны, начинают походить на осмысленный диалог. У ChatGPT меньше чем за неделю уже более 1 миллиона пользователей, так что мы ещё немало услышим и о самом продукте и о том что в ближайшие месяцы будет появляться на его основе․
Ссылки։
[1] https://meta.stackoverflow.com/questions/421831/temporary-policy-chatgpt-is-banned
[2] https://stratechery.com/2022/ai-homework/
#ai #startups
А вот у Бена Томпсона в блоге пост AI Homework [2] о последствиях применения ChatGPT в некоторых областях, в частности в школе и студентами.
На всякий случай напомню что ChatGPT это свежий движок по генерации ответов и поддержания разговора
от команды которая делала языковую модель GPT-3. Его особенность в высокой осмысленности ответов, которые, даже если неверны, начинают походить на осмысленный диалог. У ChatGPT меньше чем за неделю уже более 1 миллиона пользователей, так что мы ещё немало услышим и о самом продукте и о том что в ближайшие месяцы будет появляться на его основе․
Ссылки։
[1] https://meta.stackoverflow.com/questions/421831/temporary-policy-chatgpt-is-banned
[2] https://stratechery.com/2022/ai-homework/
#ai #startups
Meta Stack Overflow
Policy: Generative AI (e.g., ChatGPT) is banned
Moderator Note: This post has been locked to prevent comments because people have been using them for protracted debate and discussion (we've deleted over 300 comments on this post alone, not even
В рубрике интересных продуктов по работе с данными с открытым кодом Monoid [1].
Основная идея в том чтобы дать возможность сканировать базы данных и вручную (!) размечать их на предмет наличия персональных данных. При этом для разметки можно указать свои типы данных (идентификаторы).
Поддерживает из коробки Redshift, Snowflake, Bigquery, MySQL и Postgres. Исходный код на Go и Typescript доступен [2] под лицензией MIT.
Также на сайте есть возможность использовать его как облачный продукт с оплатой начиная от $399 в месяц.
У меня лично смешанные ощущения от этого проекта. С одной стороны он выглядит проработанным, с интерфейсом, открытым кодом, некой простой завершённой функциональностью. С другой стороны, есть множество более сложных и комплексных продуктов которые обеспечивают автоматическую, а не ручную, разметку полей и не только для идентификации персональных данных. Тот же Datahub как каталог данных или утилита Metacrafter которую я лично разработал и которая позволяет автоматически идентифицировать типы данных почти из любого источника.
Впрочем у того же Monoid до сих пор нет инвестиций и нет подтверждения что их бизнес модель хоть как-то выгорит. Так что посмотрим.
Ссылки։
[1] https://monoid.co
[2] https://github.com/monoid-privacy/monoid
#startups #datatools #opensource #data #privacy
Основная идея в том чтобы дать возможность сканировать базы данных и вручную (!) размечать их на предмет наличия персональных данных. При этом для разметки можно указать свои типы данных (идентификаторы).
Поддерживает из коробки Redshift, Snowflake, Bigquery, MySQL и Postgres. Исходный код на Go и Typescript доступен [2] под лицензией MIT.
Также на сайте есть возможность использовать его как облачный продукт с оплатой начиная от $399 в месяц.
У меня лично смешанные ощущения от этого проекта. С одной стороны он выглядит проработанным, с интерфейсом, открытым кодом, некой простой завершённой функциональностью. С другой стороны, есть множество более сложных и комплексных продуктов которые обеспечивают автоматическую, а не ручную, разметку полей и не только для идентификации персональных данных. Тот же Datahub как каталог данных или утилита Metacrafter которую я лично разработал и которая позволяет автоматически идентифицировать типы данных почти из любого источника.
Впрочем у того же Monoid до сих пор нет инвестиций и нет подтверждения что их бизнес модель хоть как-то выгорит. Так что посмотрим.
Ссылки։
[1] https://monoid.co
[2] https://github.com/monoid-privacy/monoid
#startups #datatools #opensource #data #privacy
В рубрике интересных стартапов на рынке данных։
- Pathway [1] сервис потоковой реалтаймовой обработки данных включая инструменты подготовки данных для машинного обучения. Полностью женский состав основателей из Франции и Польши. Получили $4.5 миллиона инвестиций на стадии pre-seed (!). Очень много для такой стадии
- Husprey [3] продукт по замене дашбордов и BI на тетрадки с данными (Data Notebooks). Французский стартап и все клиенты у них также из Франции. Только что получили $3 миллиона на сид стадии продукта.
Ссылки։
[1] https://pathway.com/
[2] https://sifted.eu/articles/female-led-deeptech-pathway-ai/
[3] https://www.husprey.com
[4] https://www.husprey.com/blog/seed
#data #datatools #startups #france
- Pathway [1] сервис потоковой реалтаймовой обработки данных включая инструменты подготовки данных для машинного обучения. Полностью женский состав основателей из Франции и Польши. Получили $4.5 миллиона инвестиций на стадии pre-seed (!). Очень много для такой стадии
- Husprey [3] продукт по замене дашбордов и BI на тетрадки с данными (Data Notebooks). Французский стартап и все клиенты у них также из Франции. Только что получили $3 миллиона на сид стадии продукта.
Ссылки։
[1] https://pathway.com/
[2] https://sifted.eu/articles/female-led-deeptech-pathway-ai/
[3] https://www.husprey.com
[4] https://www.husprey.com/blog/seed
#data #datatools #startups #france
Pathway
Pathway - Power Your AI with Live Data
Python ETL framework for stream processing, real-time analytics, RAG, and LLM pipelines.
Особый жанр в рынке данных - это стартапы-дискаунтеры, расширяющие доступность данных переводя премиум-продукты в разряд общедоступных меняя модель ценообразования. У Александра Горного интересный пост [1] про стартап Databento [2]. Данные те же что и у других провайдеров высокочастотных биржевых данных, но покупать можно небольшими порциями и иметь возможность обучать свои алгоритмы без очень дорогих коммерческих подписок. Получили $63M инвестиций за 3 года, последний раунд в $31.8M был анонсирован 19 декабря 2022 года. [3]
Другой пример стартапа Rejustify [4], это стартап по обогащению данных общедоступной статистикой. Можно сказать полноценно стартап на открытых данных. Они используют данные из проекта DB Nomics о котором я ранее писал [5] и помогают обогащать таблицы данными этих показателей. Сумма привлеченных инвестиций не раскрывается и, лично по мне, так у них всё плохо с маркетингом, но сама задумка более чем интересная.
Ещё один любопытный испанский стартап Citibeats [6] отслеживающий общественное мнение по публикациям в социальных сетях. От других подобных продуктов отличаются автоматическим построением отчетов и отслеживанием тем, в основном, связанных с международной повесткой. А то есть ориентированы они на международный бизнес и межгосударственные структуры. Привлекли $4M инвестиций, что немного и поэтому интересно где они берут данные и как их собирают. Потому что $4M будет достаточно только для интерфейса и обработки данных, а сбор тут самое дорогое.
Ссылки։
[1] https://t.me/startupoftheday/2752
[2] https://databento.com
[3] https://www.crunchbase.com/organization/databento
[4] https://rejustify.com
[5] https://t.me/begtin/4512
[6] https://www.citibeats.com
[7] https://www.crunchbase.com/organization/citibeats
#startups #data #opendata
Другой пример стартапа Rejustify [4], это стартап по обогащению данных общедоступной статистикой. Можно сказать полноценно стартап на открытых данных. Они используют данные из проекта DB Nomics о котором я ранее писал [5] и помогают обогащать таблицы данными этих показателей. Сумма привлеченных инвестиций не раскрывается и, лично по мне, так у них всё плохо с маркетингом, но сама задумка более чем интересная.
Ещё один любопытный испанский стартап Citibeats [6] отслеживающий общественное мнение по публикациям в социальных сетях. От других подобных продуктов отличаются автоматическим построением отчетов и отслеживанием тем, в основном, связанных с международной повесткой. А то есть ориентированы они на международный бизнес и межгосударственные структуры. Привлекли $4M инвестиций, что немного и поэтому интересно где они берут данные и как их собирают. Потому что $4M будет достаточно только для интерфейса и обработки данных, а сбор тут самое дорогое.
Ссылки։
[1] https://t.me/startupoftheday/2752
[2] https://databento.com
[3] https://www.crunchbase.com/organization/databento
[4] https://rejustify.com
[5] https://t.me/begtin/4512
[6] https://www.citibeats.com
[7] https://www.crunchbase.com/organization/citibeats
#startups #data #opendata
Telegram
Стартап дня. Александр Горный.
БИРЖЕВЫЕ ДАННЫЕ ПО ОДНОМУ
Если на рынке доминирует оплата за каждую транзакцию, то клиента легко привлечь подпиской – “всего 100 долларов за безлимит”. Если на рынке доминирует подписка, то привлекательное предложение клиенту может звучать как “оплачивайте…
Если на рынке доминирует оплата за каждую транзакцию, то клиента легко привлечь подпиской – “всего 100 долларов за безлимит”. Если на рынке доминирует подписка, то привлекательное предложение клиенту может звучать как “оплачивайте…
Интересные продукты, проекты и не только декларирующие использование AI, ChatGPT или схожие инструменты։
- Buildt [1] поисковик по исходному коду умеющий находить нужный сниппет кода через запрос естественным языком
- Nostalgia.photo [2] восстанавливает старые фотографии с высокой степенью фотореалистичности
- The Jam Machine [3] музыкальный композитор на базе ИИ и множества midi файлов
- Fact GPT [4] генератор персонализированного контента с цитатами. Может создавать обзоры продуктов, новостей, мнения на события, сравнения продуктов и многое другое.
Разное для чтения։
- Top AI conference bans use of ChatGPT and AI language tools to write academic papers [5] заголовок в точности отражает смысл. Ведущие научные конференции по ИИ запретили использовать инструменты ИИ для написания академических статей.
- Open Source Highlights 2022 for Machine Learning & AI [6] обзор интересного произошедшего в открытом коде по ML за 2022 год
- Predictions for 2023 [7] набор любопытных предсказаний на этот год. Ключевое, ИМХО, в том что Тик Ток "сожрёт интернет"․ Не конкретно компания, а как медиа жанр.
Ссылки։
[1] https://www.buildt.ai/
[2] https://www.nostalgia.photo/
[3] https://huggingface.co/spaces/JammyMachina/the-jam-machine-app
[4] https://www.longshot.ai/features/longshot-fact-gpt
[5] https://www.theverge.com/2023/1/5/23540291/chatgpt-ai-writing-tool-banned-writing-academic-icml-paper
[6] https://sebastianraschka.com/blog/2023/open-source-highlights-2022.html
[7] https://latecheckout.substack.com/p/my-predictions-for-2023
#ai #data #readings #startups
- Buildt [1] поисковик по исходному коду умеющий находить нужный сниппет кода через запрос естественным языком
- Nostalgia.photo [2] восстанавливает старые фотографии с высокой степенью фотореалистичности
- The Jam Machine [3] музыкальный композитор на базе ИИ и множества midi файлов
- Fact GPT [4] генератор персонализированного контента с цитатами. Может создавать обзоры продуктов, новостей, мнения на события, сравнения продуктов и многое другое.
Разное для чтения։
- Top AI conference bans use of ChatGPT and AI language tools to write academic papers [5] заголовок в точности отражает смысл. Ведущие научные конференции по ИИ запретили использовать инструменты ИИ для написания академических статей.
- Open Source Highlights 2022 for Machine Learning & AI [6] обзор интересного произошедшего в открытом коде по ML за 2022 год
- Predictions for 2023 [7] набор любопытных предсказаний на этот год. Ключевое, ИМХО, в том что Тик Ток "сожрёт интернет"․ Не конкретно компания, а как медиа жанр.
Ссылки։
[1] https://www.buildt.ai/
[2] https://www.nostalgia.photo/
[3] https://huggingface.co/spaces/JammyMachina/the-jam-machine-app
[4] https://www.longshot.ai/features/longshot-fact-gpt
[5] https://www.theverge.com/2023/1/5/23540291/chatgpt-ai-writing-tool-banned-writing-academic-icml-paper
[6] https://sebastianraschka.com/blog/2023/open-source-highlights-2022.html
[7] https://latecheckout.substack.com/p/my-predictions-for-2023
#ai #data #readings #startups
cosine.sh
Cosine AI - Human Reasoning Lab
Cosine is a Human reasoning lab that trains AI to reason like a human. Creating AI colleagues that are truly autonomous.
Интересные стартапы по дата инженерии։
- Seek AI [1] позиционируют себя как Generative AI for Data. Ты формулируешь запрос/вопрос на аналитику общими словами, а они используют ИИ для генерации ответа. Привлекли $7.5m инвестиций в этом январе [2], очень интересно что будет их итоговым продуктом потому что общедоступной информации маловато.
- Metaplane [3] платформа для мониторинга данных включая базы данных, трубы данных, источники и тд. Позиционируют себя как Datadog for data. Позиционирование довольно грамотное, для облачной дата инфраструктуры это актуально начиная со средних размеров компаний. Привлекли $8.4m инвестиций в последнем раунде в этом январе [4]. Таких проектов всё больше, с разными акцентами и шансами на выживаемость. Делать аналог Datadog кажется вполне разумной затеей.
- XetData [5] ещё один проект Git для данных, с поддержкой версионности и git-подобного режима доступа к данным. Акценты делают на обучении моделей работы с данными, возможности исследования данных (data exploration) и на эффективной дедупликации данных с сильным сжатием оригинальных данных. Привлекли $7.5m инвестиций. Выглядят интересно, но это лишь ещё один проект "git for data" вроде тех о которых я писал недавно [7]. ИМХО, в этой области модель github'а не сработает, потому что код давно уже гораздо больше подходит под общественное достояние, а данные являются объектами монетизации. Скорее востребовано должна быть модель Gitlab для данных, с возможность делать свои инстансы бесплатно или за небольшие деньги и управлять хранилищем данных подключая разные опции. А сервисы вроде XetData или того же Dolt(-а) больше напоминают сервисы очень специализированного хостинга с монетизацией за гигабайт/терабайт и каналы доступа.
Ссылки։
[1] https://www.seek.ai
[2] https://www.seek.ai/press-01-11-23
[3] https://www.metaplane.dev
[4] https://www.metaplane.dev/blog/the-next-stage-of-metaplane
[5] https://xetdata.com
[6] https://xetdata.com/blog/2022/12/13/introducing-xethub/
[7] https://t.me/begtin/4532
#startups #data #dataquality #git #dataengineering
- Seek AI [1] позиционируют себя как Generative AI for Data. Ты формулируешь запрос/вопрос на аналитику общими словами, а они используют ИИ для генерации ответа. Привлекли $7.5m инвестиций в этом январе [2], очень интересно что будет их итоговым продуктом потому что общедоступной информации маловато.
- Metaplane [3] платформа для мониторинга данных включая базы данных, трубы данных, источники и тд. Позиционируют себя как Datadog for data. Позиционирование довольно грамотное, для облачной дата инфраструктуры это актуально начиная со средних размеров компаний. Привлекли $8.4m инвестиций в последнем раунде в этом январе [4]. Таких проектов всё больше, с разными акцентами и шансами на выживаемость. Делать аналог Datadog кажется вполне разумной затеей.
- XetData [5] ещё один проект Git для данных, с поддержкой версионности и git-подобного режима доступа к данным. Акценты делают на обучении моделей работы с данными, возможности исследования данных (data exploration) и на эффективной дедупликации данных с сильным сжатием оригинальных данных. Привлекли $7.5m инвестиций. Выглядят интересно, но это лишь ещё один проект "git for data" вроде тех о которых я писал недавно [7]. ИМХО, в этой области модель github'а не сработает, потому что код давно уже гораздо больше подходит под общественное достояние, а данные являются объектами монетизации. Скорее востребовано должна быть модель Gitlab для данных, с возможность делать свои инстансы бесплатно или за небольшие деньги и управлять хранилищем данных подключая разные опции. А сервисы вроде XetData или того же Dolt(-а) больше напоминают сервисы очень специализированного хостинга с монетизацией за гигабайт/терабайт и каналы доступа.
Ссылки։
[1] https://www.seek.ai
[2] https://www.seek.ai/press-01-11-23
[3] https://www.metaplane.dev
[4] https://www.metaplane.dev/blog/the-next-stage-of-metaplane
[5] https://xetdata.com
[6] https://xetdata.com/blog/2022/12/13/introducing-xethub/
[7] https://t.me/begtin/4532
#startups #data #dataquality #git #dataengineering
Существенный бесплатный и открытый сервис
Это с одной стороны сложная, с другой очень понятная модель очень хорошего моделирования разницы между бесплатными аккаунтами в своём сервисе и тем за что берутся деньги. Сложная потому что если дать слишком много возможностей в бесплатном аккаунте, то конверсия в платные может не происходить вовсе, а если не дать вообще, то пользователи не будут приходить чтобы попробовать и распространять. Хороший баланс возникает когда есть возможность выделить те функции которыми пользуются те кто не платят деньги или сделать обременение брендом. Например, сервисы визуализации данных позволяющие визуализировать данные и встраивать в свои сайты. В бесплатной версии всегда висит бренд и могут быть ограничения, например, по объёму данных или внешним источникам. В платной версии может быть white label. Иногда такая бизнес модель очень сложна из-за злоупотреблений. Например, я знаю несколько историй когда разработчики злоупотребляли бесплатными сервисами Google Big Query по триальным серверам и плодили их тысячами для снижения расходов на обработку данных на Amazon.
—————
Большая часть таких подходов требует существенных ресурсов, часто успешно применяется в проектах существующих на венчурных рынках. Я лично вижу десятки продуктов ежемесячно применяющих одну или несколько из из этих бизнес моделей. Иногда они чрезвычайно успешны. Тот же dbt сумели собрать огромное сообщество вокруг открытого и облачного продукта и теперь они что-то вроде центра притяжения в экосистеме Modern Data Stack. В то же время многие такие продукты, часто, после пары лет раскрутки могут терять открытость или переструктурировать развитие от открытости к коммерческим сервисам, предварительно воспользовавшись сообществом, и далее от него отдаляясь. Дебаты вокруг смены лицензии Elastic и отделение проекта OpenSearch - это именно про это.
Таких продуктов и проектов будет только больше и я ещё не все бизнес модели и бизнес практики вокруг открытости перечислил. Если Вы знаете интересные подходы к монетизации в экосистемах открытости, обязательно напишите об этом.
#opendata #opensource #business #startups #openness
Это с одной стороны сложная, с другой очень понятная модель очень хорошего моделирования разницы между бесплатными аккаунтами в своём сервисе и тем за что берутся деньги. Сложная потому что если дать слишком много возможностей в бесплатном аккаунте, то конверсия в платные может не происходить вовсе, а если не дать вообще, то пользователи не будут приходить чтобы попробовать и распространять. Хороший баланс возникает когда есть возможность выделить те функции которыми пользуются те кто не платят деньги или сделать обременение брендом. Например, сервисы визуализации данных позволяющие визуализировать данные и встраивать в свои сайты. В бесплатной версии всегда висит бренд и могут быть ограничения, например, по объёму данных или внешним источникам. В платной версии может быть white label. Иногда такая бизнес модель очень сложна из-за злоупотреблений. Например, я знаю несколько историй когда разработчики злоупотребляли бесплатными сервисами Google Big Query по триальным серверам и плодили их тысячами для снижения расходов на обработку данных на Amazon.
—————
Большая часть таких подходов требует существенных ресурсов, часто успешно применяется в проектах существующих на венчурных рынках. Я лично вижу десятки продуктов ежемесячно применяющих одну или несколько из из этих бизнес моделей. Иногда они чрезвычайно успешны. Тот же dbt сумели собрать огромное сообщество вокруг открытого и облачного продукта и теперь они что-то вроде центра притяжения в экосистеме Modern Data Stack. В то же время многие такие продукты, часто, после пары лет раскрутки могут терять открытость или переструктурировать развитие от открытости к коммерческим сервисам, предварительно воспользовавшись сообществом, и далее от него отдаляясь. Дебаты вокруг смены лицензии Elastic и отделение проекта OpenSearch - это именно про это.
Таких продуктов и проектов будет только больше и я ещё не все бизнес модели и бизнес практики вокруг открытости перечислил. Если Вы знаете интересные подходы к монетизации в экосистемах открытости, обязательно напишите об этом.
#opendata #opensource #business #startups #openness
The State of European Tech 2022 [1] большой обзор венчурного рынка в Евросоюзе от Atomico. Тем кто интересуется привлечением и раздачей инвестиций там много интересного, тем что следит за отраслями и регулированием тоже. Например, полезно будет узнать что большинство респондентов этого обзора из числа инвесторов негативно оценивают европейские законы о защите данных и приватности, а представители академических структур и наёмные работники позитивно. Это всё к тому что европейские регуляторы явно действуют в интересах электората, а не рынка.
Но в целом там ещё много интересного, особенно про различия в восприятии инвесторов и фаундеров компаний и том как фаундеры и инвесторы меняют стратегии в ситуации сжимания объёма доступных инвестиционных средств.
Ссылки:
[1] https://stateofeuropeantech.com/
#startups
Но в целом там ещё много интересного, особенно про различия в восприятии инвесторов и фаундеров компаний и том как фаундеры и инвесторы меняют стратегии в ситуации сжимания объёма доступных инвестиционных средств.
Ссылки:
[1] https://stateofeuropeantech.com/
#startups
State of european tech
State of European Tech 2023
The State of European Tech is the definitive, data-led report for the European tech ecosystem.
Полезное про данные, технологии и не только։
- glidesort [1] презентация и открытый код для Rust [2] по ускоренному алгоритму сортировки данных от Orson Peters студента Phd в Database Architecture group at CWI Amsterdam. По многим оценкам может быть гораздо эффективнее на современных процессорах через использование параллельных вычислений.
- What's the Modern Data Stack? [3] очередная попытка найти ответ на вопрос что такое современный стек данных. Небесполезная для внутреннего понимания и использования продуктов по работе с данными
- 2023 State of Databases for Serverless & Edge [4] обзор сервисов для работы с СУБД без серверов, довольно большой спектр услуг и активно растущий
- Select Star Raises $15 Million in Series A Funding Led by Lightspeed Venture Partners [5] стартап Select Star получил $15M на следующий раунд, что интересно продукт у них можно сказать уже типовой, каталог метаданных/данных. Таких довольно много, но инвесторы, похоже, всё ещё видят в этом рынке потенциал
- APITable [6] очередная попытка создать продукт с открытым кодом с возможностями как у AirTable. Выглядит интересно, но надо тестировать. В области low-code продуктов именно альтернативы AirTable имеют хороший потенциал, потому что применение почти универсально.
Ссылки։
[1] https://fosdem.org/2023/schedule/event/rust_glidesort/
[2] https://github.com/orlp/glidesort
[3] https://technically.substack.com/p/whats-the-modern-data-stack
[4] https://leerob.substack.com/p/databases-serverless-edge
[5] https://www.businesswire.com/news/home/20230131005354/en/Select-Star-Raises-15-Million-in-Series-A-Funding-Led-by-Lightspeed-Venture-Partners
[6] https://github.com/apitable/apitable
#opensource #data #startups #moderndatastack
- glidesort [1] презентация и открытый код для Rust [2] по ускоренному алгоритму сортировки данных от Orson Peters студента Phd в Database Architecture group at CWI Amsterdam. По многим оценкам может быть гораздо эффективнее на современных процессорах через использование параллельных вычислений.
- What's the Modern Data Stack? [3] очередная попытка найти ответ на вопрос что такое современный стек данных. Небесполезная для внутреннего понимания и использования продуктов по работе с данными
- 2023 State of Databases for Serverless & Edge [4] обзор сервисов для работы с СУБД без серверов, довольно большой спектр услуг и активно растущий
- Select Star Raises $15 Million in Series A Funding Led by Lightspeed Venture Partners [5] стартап Select Star получил $15M на следующий раунд, что интересно продукт у них можно сказать уже типовой, каталог метаданных/данных. Таких довольно много, но инвесторы, похоже, всё ещё видят в этом рынке потенциал
- APITable [6] очередная попытка создать продукт с открытым кодом с возможностями как у AirTable. Выглядит интересно, но надо тестировать. В области low-code продуктов именно альтернативы AirTable имеют хороший потенциал, потому что применение почти универсально.
Ссылки։
[1] https://fosdem.org/2023/schedule/event/rust_glidesort/
[2] https://github.com/orlp/glidesort
[3] https://technically.substack.com/p/whats-the-modern-data-stack
[4] https://leerob.substack.com/p/databases-serverless-edge
[5] https://www.businesswire.com/news/home/20230131005354/en/Select-Star-Raises-15-Million-in-Series-A-Funding-Led-by-Lightspeed-Venture-Partners
[6] https://github.com/apitable/apitable
#opensource #data #startups #moderndatastack
archive.fosdem.org
FOSDEM 2023 - Glidesort
В рубрике любопытных стартапов на данных и не только, Spellbook.legal [1] обещают ИИ помогающий составлять контракты, соглашения, NDA и другие юридические документы. Они не одни такие, таких стартапов сейчас всё больше. Они добывают в открытом доступе и другими способами базы таких документов и обучают ИИ писать по их подобию.
Я подозреваю что найдутся юристы кто возразит что ИИ может написать что угодно, но кому-то надо будет пойти в суд, заниматься досудебным разбирательством и тд. Поэтому всю работу корпоративных юристов это не убьёт, но может сильно сократить рынок внешних услуг написания таких текстов, и обрушить рынок труда начинающих юристов.
А что вы думаете от каких профессий нужно не то чтобы избавиться, но сильно автоматизировать и сократить?
Ссылки։
[1] https://www.spellbook.legal
#ai #legal #data #startups
Я подозреваю что найдутся юристы кто возразит что ИИ может написать что угодно, но кому-то надо будет пойти в суд, заниматься досудебным разбирательством и тд. Поэтому всю работу корпоративных юристов это не убьёт, но может сильно сократить рынок внешних услуг написания таких текстов, и обрушить рынок труда начинающих юристов.
А что вы думаете от каких профессий нужно не то чтобы избавиться, но сильно автоматизировать и сократить?
Ссылки։
[1] https://www.spellbook.legal
#ai #legal #data #startups
Я ранее писал про сервис ExplainPaper [1] который генерировал сжатое изложение научных статей понятным языком. С той поры сервис быстро коммерциализировался, так что, очень похоже, что услуга эта востребована, а с появлением ChatGPT, GPT-4 и других языковых моделей ещё не раз реинкарнирует.
Из свежих подобных продуктов стартап OpenRead [2]. Сервис автоматически генерирует краткое изложение, так называемое Paper Expresso и позволяет естественным языком задать вопросы по научной статье и получить развернутые ответы. Я проверил на нескольких статьях которые сам читаю, перечитываю, учитываю в своей работе и результаты вполне практичные. Я, правда, не считаю что такие сервисы должны быть сами по себе, гораздо естественнее они будут как часть платформ вроде Google Scholar, Semantic Scholar или Arxive.org и др.
Например, будучи подписанным на рассылки Semantic Scholar по нескольким научным темам могу сказать что главное неудобство в отсутствии кратких понятных аннотаций к статьям. Но это только самое очевидное применение, более интересные модели в уже более серьёзном применении ИИ с предобучением на научных статьях по направлениям, почти наверняка такие AI ассистенты появятся (уже появились?) в ближайшем будущем.
Ссылки։
[1] https://t.me/begtin/4346
[2] https://www.openread.academy
#startups #ai #science #papers #readings
Из свежих подобных продуктов стартап OpenRead [2]. Сервис автоматически генерирует краткое изложение, так называемое Paper Expresso и позволяет естественным языком задать вопросы по научной статье и получить развернутые ответы. Я проверил на нескольких статьях которые сам читаю, перечитываю, учитываю в своей работе и результаты вполне практичные. Я, правда, не считаю что такие сервисы должны быть сами по себе, гораздо естественнее они будут как часть платформ вроде Google Scholar, Semantic Scholar или Arxive.org и др.
Например, будучи подписанным на рассылки Semantic Scholar по нескольким научным темам могу сказать что главное неудобство в отсутствии кратких понятных аннотаций к статьям. Но это только самое очевидное применение, более интересные модели в уже более серьёзном применении ИИ с предобучением на научных статьях по направлениям, почти наверняка такие AI ассистенты появятся (уже появились?) в ближайшем будущем.
Ссылки։
[1] https://t.me/begtin/4346
[2] https://www.openread.academy
#startups #ai #science #papers #readings
Команда Meltano, ETL/ELT продукта вышедшего из инженерной команды Gitlab, преданонсировали запуск Meltano Cloud [1], облачной версии их продукта, пока без цен, что чуть ли не самое важное, так что ждём.
А также они полностью обновили интерфейс хаба коннекторов Meltano Hub [2] где можно подобрать коннектор для специфичных сервисов и подключить его в свой экземпляр Meltano.
Облачные продукты на базе open source довольно распространены, это чуть ли не основная бизнес модель сейчас для новых СУБД и инфраструктурных продуктов. В этом смысле Meltano один из продуктов за которыми я давно слежу, от активного использования их ETL лично меня сдерживают те же ограничения что у большинства ETL/ELT продуктов - это ориентация на модель SQL-only и преимущественно на работу с плоскими таблицами. Не для всех задач с которыми лично я сталкиваюсь это годится.
В остальном, Meltano один из продуктов и стартапов по работе с данными за которыми я лично наблюдаю. Как-нибудь сделаю список из всех о которых я писал и за которыми слежу. Они преимущественно с открытым кодом, таких дата продуктов немало.
Ссылки:
[1] https://meltano.com/cloud/
[2] https://hub.meltano.com/
#opensource #etl #startups #data #elt
А также они полностью обновили интерфейс хаба коннекторов Meltano Hub [2] где можно подобрать коннектор для специфичных сервисов и подключить его в свой экземпляр Meltano.
Облачные продукты на базе open source довольно распространены, это чуть ли не основная бизнес модель сейчас для новых СУБД и инфраструктурных продуктов. В этом смысле Meltano один из продуктов за которыми я давно слежу, от активного использования их ETL лично меня сдерживают те же ограничения что у большинства ETL/ELT продуктов - это ориентация на модель SQL-only и преимущественно на работу с плоскими таблицами. Не для всех задач с которыми лично я сталкиваюсь это годится.
В остальном, Meltano один из продуктов и стартапов по работе с данными за которыми я лично наблюдаю. Как-нибудь сделаю список из всех о которых я писал и за которыми слежу. Они преимущественно с открытым кодом, таких дата продуктов немало.
Ссылки:
[1] https://meltano.com/cloud/
[2] https://hub.meltano.com/
#opensource #etl #startups #data #elt
arch.dev
Arch: the bridge between your customers' data & your code
Arch is the bridge between your customers' data & your code. Stop wasting time on your own OAuth flows, API integrations, and embeddings pipelines. Instantly access all your customers’ data sources; raw, mapped, or as vector embeddings