Моё мнение о Лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера #habr
https://habr.com/ru/articles/1052728/
Tags: сбер, ии
Author: Kamil_GR
https://habr.com/ru/articles/1052728/
Tags: сбер, ии
Author: Kamil_GR
Хабр
Моё мнение о Лаборатории нейронаук и поведения человека, подразделении Сбера
Впервые я столкнулся с Лабораторией нейронаук и поведения человека буквально на этой неделе, прочитав статью на Хабре «ИИ может менять мнение человека. Мы проверили это на моральных дилеммах»....
Как превратить ChatGPT.com в Codex (но без лимитов) #habr
https://habr.com/ru/articles/1052710/
Tags: chatgpt, javascript, chrome, agents, telegram
Author: Careviolan
https://habr.com/ru/articles/1052710/
Tags: chatgpt, javascript, chrome, agents, telegram
Author: Careviolan
Хабр
Как превратить ChatGPT.com в Codex (но без лимитов)
Codex это прекрасно, но лимиты все меньше, а цена все выше. Но ведь под капотом просто gpt-5.5 ? Один диалог пишет код, другой проверяет результат, третий ищет в интернете, а я в это время мог...
Claude Code за 5 минут вскрыл CAN-шину автомобиля — то, на что у инженера уходят часы #habr
https://habr.com/ru/news/1052740/
Tags: claude code, Anthropic claude
https://habr.com/ru/news/1052740/
Tags: claude code, Anthropic claude
Хабр
Claude Code за 5 минут вскрыл CAN-шину автомобиля — то, на что у инженера уходят часы
Датская компания CSS Electronics, известный производитель оборудования для работы с автомобильными шинами, показала необычный эксперимент: ее инженер Мартин Фальк собрал скилл для Claude...
Forwarded from 🏆 AIeron | Data Feeling (Aleron Milenkin)
Делюсь опытом, как резать косты на токены.
Я помню, как впервые столкнулся с API GPT - это был восторг, но вскоре пришла и головная боль. Мой первый MVP, бот для разговорного английского Speakadora в Telegram, работал как часы.
Число юзеров начало расти, счёт за токены рос тоже, будто я скупаю Биткоин в 2017-м. В стартапе каждая копейка на счету!
Я быстро понял: без жесткой дисциплины промптов я пойду ко дну. Пришлось буквально «зачистить» лишние слова в промптах, убирая "пожалуйста" и синтаксический мусор.
Я перестал думать о красоте и начал думать о плотности информации на токен. Это был первый, самый болезненный, но самый эффективный шаг.
Потом я заметил, что самые дорогие запросы - это те, где модель должна помнить весь контекст диалога с пользователем. Так я пришёл ко второму ключевому трюку стартаперов: грамотное управление окном контекста.
Я начал использовать резюмирование (summarization), чтобы сжать длинную старую часть диалога до нескольких ключевых тезисов. Модель помнит суть, а я экономлю токены. Это стало критически ощутимо, когда пользователи наговорили уже 1 600 часов!
Следующий прорыв случился, когда я осознал: не для всего нужен GPT-4. Зачем платить гпт’хе за задачу, которую ее младший нейро брат сделает не хуже? Третий подход - это каскадная архитектура (cascading).
Для быстрых, простых проверок грамматики в Speakadora я использовал GPT-3.5-Turbo. А вот для сложных ролевых игр или детальных объяснений - только GPT-4. По сути просто выбирал нужный "инструмент" под конкретную "гайку".
Финальный шаг был, пожалуй, самым хитрым. Я начал сравнивать сервисы-прослойки, которые продают доступ к тем же моделям. Такие стартапы закупают токены оптом или получают спец. условия как партнеры, и цена для конечного разработчика может быть ниже. В один момент я заметил, что одна и та же модель в разных сервисах имеет совсем разные цены (!!!).
Например, во vsellm.ru токены могут стоить до 90% от цены на openrouter.ai! Это стало четвертым, неочевидным источником экономии. Особенно на фоне того, что в первом можно еще и РФ картой платить. Ребята из таких сервисов будто специально продалбываются. Но нам все равно. Для нас это способ хакнуть юнит-экономику.
Суммарно эти подходы позволили мне кратно сократить расходы. Только посмотрите: за 30 дней мы сжигаем 12М+ токенов, и это при том, что у нас зарегистрировано 25к человек! Мы научились быть эффективными. Благодаря этой экономии мы смогли выйти на стабильный доход: общее число платных подписок 643.
Мой подход превратился из бездумного "дай мне ответ" в стратегическое "дай мне ответ с минимальными затратами токенов". Это позволило почти всем моим продуктам остаться на плаву дольше, не разорившись на хайпе AI.
И, честно говоря, это чувство победы над расходами не менее приятно, чем то, что мы помогаем людям: каждые 30 дней присоединяется по 500 новых "говорунов" чисто на органике.
И, если совсем честно, Разработку Спикадоры мы заморозили и перешли на другой продукт, где мы больше разбираемся в маркетинге. Как пойдут первые оплаты, я обязательно расскажу.
Я помню, как впервые столкнулся с API GPT - это был восторг, но вскоре пришла и головная боль. Мой первый MVP, бот для разговорного английского Speakadora в Telegram, работал как часы.
Число юзеров начало расти, счёт за токены рос тоже, будто я скупаю Биткоин в 2017-м. В стартапе каждая копейка на счету!
Я быстро понял: без жесткой дисциплины промптов я пойду ко дну. Пришлось буквально «зачистить» лишние слова в промптах, убирая "пожалуйста" и синтаксический мусор.
Я перестал думать о красоте и начал думать о плотности информации на токен. Это был первый, самый болезненный, но самый эффективный шаг.
Потом я заметил, что самые дорогие запросы - это те, где модель должна помнить весь контекст диалога с пользователем. Так я пришёл ко второму ключевому трюку стартаперов: грамотное управление окном контекста.
Я начал использовать резюмирование (summarization), чтобы сжать длинную старую часть диалога до нескольких ключевых тезисов. Модель помнит суть, а я экономлю токены. Это стало критически ощутимо, когда пользователи наговорили уже 1 600 часов!
Следующий прорыв случился, когда я осознал: не для всего нужен GPT-4. Зачем платить гпт’хе за задачу, которую ее младший нейро брат сделает не хуже? Третий подход - это каскадная архитектура (cascading).
Для быстрых, простых проверок грамматики в Speakadora я использовал GPT-3.5-Turbo. А вот для сложных ролевых игр или детальных объяснений - только GPT-4. По сути просто выбирал нужный "инструмент" под конкретную "гайку".
Финальный шаг был, пожалуй, самым хитрым. Я начал сравнивать сервисы-прослойки, которые продают доступ к тем же моделям. Такие стартапы закупают токены оптом или получают спец. условия как партнеры, и цена для конечного разработчика может быть ниже. В один момент я заметил, что одна и та же модель в разных сервисах имеет совсем разные цены (!!!).
Например, во vsellm.ru токены могут стоить до 90% от цены на openrouter.ai! Это стало четвертым, неочевидным источником экономии. Особенно на фоне того, что в первом можно еще и РФ картой платить. Ребята из таких сервисов будто специально продалбываются. Но нам все равно. Для нас это способ хакнуть юнит-экономику.
Суммарно эти подходы позволили мне кратно сократить расходы. Только посмотрите: за 30 дней мы сжигаем 12М+ токенов, и это при том, что у нас зарегистрировано 25к человек! Мы научились быть эффективными. Благодаря этой экономии мы смогли выйти на стабильный доход: общее число платных подписок 643.
Мой подход превратился из бездумного "дай мне ответ" в стратегическое "дай мне ответ с минимальными затратами токенов". Это позволило почти всем моим продуктам остаться на плаву дольше, не разорившись на хайпе AI.
И, честно говоря, это чувство победы над расходами не менее приятно, чем то, что мы помогаем людям: каждые 30 дней присоединяется по 500 новых "говорунов" чисто на органике.
И, если совсем честно, Разработку Спикадоры мы заморозили и перешли на другой продукт, где мы больше разбираемся в маркетинге. Как пойдут первые оплаты, я обязательно расскажу.
Forwarded from 🏆 AIeron | Data Feeling (Aleron M)
🕵️♀️ кто сжигает бабки у твоего стартапа больше всего?
Наткнулся на статью от a16z и Mercury: ребята проанализировали, куда 200k стартапов слили бабос на AI за лето.
Я немного скептически воспринял эти данные (все эти 200к стартапов - клиенты Mercury), но и в моём айти-бизнесе похожее ощущение: токены для OpenAI лохматят мою карту, плюс подписки на Lovable и Cursor..., но AI действительно меняет команду в сторону вайб кодеров.
Итак, вот выжимка:
✅ Тулзы для всей команды берут 60% бабок - это универсальные штуки, которые юзает вся команда, vs нишевые для конкретных ролей (40%).
Топ: #1 OpenAI, #2 Anthropic, #3 Replit (vibe coding рвёт - ~15x revenue Lovable, несмотря на их трафик; Replit для enterprise-аппов с агентами и облаком).
✅ Митинги: 6 сервисов в топе - Fyxer, Happyscribe, Plaud, Otter AI, Read AI, Cluely.
✅ Креатив: Больше денег уходит на креативные инструменты: Freepik, ElevenLabs, Canva, Photoroom, Midjourney, Descript, Opus Clip, Capcut, Arcad, Tavus.
✅Vibe coding: на третьем месте после OpenAI и Anthropic стоит Replit, ниже Cursor, Lovable и Emergent.
✅ Тулзы для конкретных ролей (40%): Усилители или замена
Perplexity (минус рутина), AI-employees (автоматизация). Последние: Cognition, Crosby Legal, 11x, Serval.
Категории: Customer service (Lorikeet, Ada), Sales (Instantly), HR (Micro1), Ops (Delve compliance).
✅ Тренд: Consumer → Enterprise 70% топа - инди-тулзы, тащат в команды (типа Midjourney и Cluely всё ещё consumer-heavy).
OpenAI: с 75% consumer до 50/50. AI ускоряет upmarket - product-led growth в год-два.
🔘 В общем, стартапы тратят на тулзы для всей команды: креатив, кодинг, митинги. Бабки улетают, но продуктивность дай бог +30%.
А у вас кто крадёт бюджет? Все ли расходы только во благо? Как насчет профита?
Дайте оценку в комментах от 1 до 10 по шкале результативности!🧑💻
Наткнулся на статью от a16z и Mercury: ребята проанализировали, куда 200k стартапов слили бабос на AI за лето.
Я немного скептически воспринял эти данные (все эти 200к стартапов - клиенты Mercury), но и в моём айти-бизнесе похожее ощущение: токены для OpenAI лохматят мою карту, плюс подписки на Lovable и Cursor..., но AI действительно меняет команду в сторону вайб кодеров.
Итак, вот выжимка:
Топ: #1 OpenAI, #2 Anthropic, #3 Replit (vibe coding рвёт - ~15x revenue Lovable, несмотря на их трафик; Replit для enterprise-аппов с агентами и облаком).
✅Vibe coding: на третьем месте после OpenAI и Anthropic стоит Replit, ниже Cursor, Lovable и Emergent.
Perplexity (минус рутина), AI-employees (автоматизация). Последние: Cognition, Crosby Legal, 11x, Serval.
Категории: Customer service (Lorikeet, Ada), Sales (Instantly), HR (Micro1), Ops (Delve compliance).
OpenAI: с 75% consumer до 50/50. AI ускоряет upmarket - product-led growth в год-два.
А у вас кто крадёт бюджет? Все ли расходы только во благо? Как насчет профита?
Дайте оценку в комментах от 1 до 10 по шкале результативности!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from 🏆 AIeron | Data Feeling (Aleron Milenkin)
Не добавил сюда еще один тоже классный способ, про кэширование токенов в промпте. Я его по умолчанию всегда настраиваю, но вдруг кто-то не пользуется до сих пор и теряет.
Спасибо комментаторам.
Спасибо комментаторам.
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- coreutils Microsoft выпустили набор unix подобных инструментов для Windows. Хочется сказать не поздно ли? Ибо альтернативы были, тут главное достоинство в том что это родные утилиты от производителя, но со своими ограничениями. Полезно для всех кто использует W10/W11 и любит командную строку
- Pluto система тетрадок на базе языка Julia. Примеры на сайте не открываются, сложно посмотреть пока в действии, но само по себе интересно, хотя и врядли серьезно потеснит Python
- ingestr новая версия утилиты быстрой загрузки данных в огромное число источников из большого числа источников. Пишут что в версии 1 существенное ускорение по сравнению с другими инструментами и версией 0. Надо пробовать.
#opensource #data #tools
- coreutils Microsoft выпустили набор unix подобных инструментов для Windows. Хочется сказать не поздно ли? Ибо альтернативы были, тут главное достоинство в том что это родные утилиты от производителя, но со своими ограничениями. Полезно для всех кто использует W10/W11 и любит командную строку
- Pluto система тетрадок на базе языка Julia. Примеры на сайте не открываются, сложно посмотреть пока в действии, но само по себе интересно, хотя и врядли серьезно потеснит Python
- ingestr новая версия утилиты быстрой загрузки данных в огромное число источников из большого числа источников. Пишут что в версии 1 существенное ускорение по сравнению с другими инструментами и версией 0. Надо пробовать.
#opensource #data #tools
GitHub
GitHub - microsoft/coreutils: Coreutils for Windows: Installer & Packaging
Coreutils for Windows: Installer & Packaging. Contribute to microsoft/coreutils development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Мне много что есть сказать по поводу отзыва компанией GlobalSign сертификатов у российских доменов и недавнего изменения политики Let's Encrypt в части соблюдения санкций США (теперь соблюдают, если вкратце и не будут больше выдавать их санкционным компаниям).
Последствия этого будут для российских пользователей неприятными и пойдут эти действия скорее в копилку доводов тех кто говорит про суверенный интернет в РФ и как бы все не обернулось попытками усиления внедрения отечественных браузеров, сертификатов НУЦ и так далее. В чем, разумеется, ничего хорошего нет и быть не может, российский цифровой рынок не настолько большой чтобы усиливать собственную изоляцию, и множество продуктов поломается из-за невозможности проверки сертификатов так же как и риски взломов усилятся.
Но тема эта не про данные, а не про данные мне говорить скучно😉 так что я, всё таки, предложу посмотреть на эту проблему через данные.
Сертификаты для сайтов и других целей в мире выдаются не кем попало, а так называемыми Certificate Authority и крупнейшие вендоры браузеров, операционных систем и устройств проводят их верификацию/аттестацию и включают в списки признаваемых ими. Вот тут можно посмотреть примеры таких списков. Наиболее значимые - это списки Apple, Microsoft, Google для их операционных систем, но, в принципе, все они важны.
Наиболее крупный список Common CA Database ведет Linux Foundation в партнерстве с Microsoft, Mozilla, Cisco и Google. Он включает 10122 сертификата, выпущенных 186 корневыми CA из примерно 60 стран. Эти страны включают, практически все страны ЕС, многие азиатские и даже некоторые африканские страны.
А каких стран там нет? Из значимых там нет России, Беларуси и всех стран Центральной Азии и многих других.
Почему же так, спросите Вы? Может быть потому что они не могли бы пройти по требованиям для их аттестации? Может быть потому что не было и нет целенаправленной госполитики по их созданию? Или в том что зарубежные вендоры изначально не доверяют компаниям в области безопасности из ряда стран? Есть ли тут политические решения или только экономические?
У меня есть предположения и подозрения на этот счет, а пока для тех кто хочет изучить как устроен рынок CA в мире вот тут можно скачать напрямую этот файл для анализа в CSV формате. Он вполне поддается анализу и визуализации.
#opendata #certificates #russia #datasets #data
Последствия этого будут для российских пользователей неприятными и пойдут эти действия скорее в копилку доводов тех кто говорит про суверенный интернет в РФ и как бы все не обернулось попытками усиления внедрения отечественных браузеров, сертификатов НУЦ и так далее. В чем, разумеется, ничего хорошего нет и быть не может, российский цифровой рынок не настолько большой чтобы усиливать собственную изоляцию, и множество продуктов поломается из-за невозможности проверки сертификатов так же как и риски взломов усилятся.
Но тема эта не про данные, а не про данные мне говорить скучно😉 так что я, всё таки, предложу посмотреть на эту проблему через данные.
Сертификаты для сайтов и других целей в мире выдаются не кем попало, а так называемыми Certificate Authority и крупнейшие вендоры браузеров, операционных систем и устройств проводят их верификацию/аттестацию и включают в списки признаваемых ими. Вот тут можно посмотреть примеры таких списков. Наиболее значимые - это списки Apple, Microsoft, Google для их операционных систем, но, в принципе, все они важны.
Наиболее крупный список Common CA Database ведет Linux Foundation в партнерстве с Microsoft, Mozilla, Cisco и Google. Он включает 10122 сертификата, выпущенных 186 корневыми CA из примерно 60 стран. Эти страны включают, практически все страны ЕС, многие азиатские и даже некоторые африканские страны.
А каких стран там нет? Из значимых там нет России, Беларуси и всех стран Центральной Азии и многих других.
Почему же так, спросите Вы? Может быть потому что они не могли бы пройти по требованиям для их аттестации? Может быть потому что не было и нет целенаправленной госполитики по их созданию? Или в том что зарубежные вендоры изначально не доверяют компаниям в области безопасности из ряда стран? Есть ли тут политические решения или только экономические?
У меня есть предположения и подозрения на этот счет, а пока для тех кто хочет изучить как устроен рынок CA в мире вот тут можно скачать напрямую этот файл для анализа в CSV формате. Он вполне поддается анализу и визуализации.
#opendata #certificates #russia #datasets #data
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Running local models is good now - автор пишет что, внезапно, но разработка ПО с помощью локальных моделей стала реалистичной. Она приводит в пример новую LLM Gemma-4-12b-qat достаточно компактную чтобы работать на ноутбуке с 64GB памяти и достаточно эффективную чтобы решать задачи работы с кодом.
- SpaceX to acquire Cursor for $60B in stock если кратко то компания AnySphere создателей среды разработки Cursor теперь куплена SpaceX. Я бы сказал что если Grok не начнут навязывать через Cursor, то это хорошая новость. Думаю что не будут и думаю что это не последнее приобретение SpaceX
- GenSpark - стартап/сервис-ИИ агента сравнимый с Manus. В моих тестах неожиданно хорошо показал себя на Deep Research задачах. Сервисов таких до сих пор не так уж много и можно разориться уже если тестировать их все.
- Bigset агент с открытым кодом по созданию датасетов из веб-поиска. Вбиваешь что-то вроде "AI infrastructure startups hiring backend engineers" и получаешь CSV файл на выходе. Концептуально напоминает сервис Webhound, там открытого кода нет, только SaaS. Правда и Bigset хоть и с открытым кодом, но зависит от коммерческого сервиса Tinyfish через который он делает веб поиск.
#opensource #ai #tools
- Running local models is good now - автор пишет что, внезапно, но разработка ПО с помощью локальных моделей стала реалистичной. Она приводит в пример новую LLM Gemma-4-12b-qat достаточно компактную чтобы работать на ноутбуке с 64GB памяти и достаточно эффективную чтобы решать задачи работы с кодом.
- SpaceX to acquire Cursor for $60B in stock если кратко то компания AnySphere создателей среды разработки Cursor теперь куплена SpaceX. Я бы сказал что если Grok не начнут навязывать через Cursor, то это хорошая новость. Думаю что не будут и думаю что это не последнее приобретение SpaceX
- GenSpark - стартап/сервис-ИИ агента сравнимый с Manus. В моих тестах неожиданно хорошо показал себя на Deep Research задачах. Сервисов таких до сих пор не так уж много и можно разориться уже если тестировать их все.
- Bigset агент с открытым кодом по созданию датасетов из веб-поиска. Вбиваешь что-то вроде "AI infrastructure startups hiring backend engineers" и получаешь CSV файл на выходе. Концептуально напоминает сервис Webhound, там открытого кода нет, только SaaS. Правда и Bigset хоть и с открытым кодом, но зависит от коммерческого сервиса Tinyfish через который он делает веб поиск.
#opensource #ai #tools
Vickiboykis
Running local models is good now
Local agentic coding has gotten great over the past few months
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Я тут регулярно рассказываю о реестре каталогов данных Dateno который доступен в виде открытого репозитория и на сайте Dateno и время от времени сетую как же так такая хорошая штука и мало кем используется. И вот нашлись живые пользователи. Поисковая система/ИИ агент по базам знаний и каталогам данных Climate Data Catalogue используют наш реестр в своем реестре каталогов данных по климатическим данным. Их там немного, но они синхронизованы с метаданными из реестра Dateno. Что тут скажешь, молодцы 😁 и для таких применений этот реестр и создавался как открытый дата-продукт. С подробными метаданными и всеми точками подключения API которые у каждого каталога данных есть.
Сам их продукт ответов на вопросы тоже интересный, правда для работы просит ключ для Mistral, но обещает что он используется только локально.
В отличии от Dateno они ищут по Wiki, SPARQL эндпоинтам и каталогам данных и заглядывают в метаданные Wikidata при поиске ответов на вопросы.
Бизнес модель их не понимаю, впрочем это академический проект WU Vienna с акцентом на связанные данные, можно сказать что монетизация через получение исследовательских грантов (это не монетизация, конечно).
#opendata #datasets #climate #datacatalogs
Сам их продукт ответов на вопросы тоже интересный, правда для работы просит ключ для Mistral, но обещает что он используется только локально.
В отличии от Dateno они ищут по Wiki, SPARQL эндпоинтам и каталогам данных и заглядывают в метаданные Wikidata при поиске ответов на вопросы.
Бизнес модель их не понимаю, впрочем это академический проект WU Vienna с акцентом на связанные данные, можно сказать что монетизация через получение исследовательских грантов (это не монетизация, конечно).
#opendata #datasets #climate #datacatalogs
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
NVIDIA выложили в открытый доступ BioNeMo Agent Toolkit инструментарий для работы специалистов-биоинформатиков с ИИ агентами. Это не LLM модель, не программный продукт, а коллекция большого числа файлов навыков (SKILL.md), документации и примеров кода оптимизированное под Claude, Codex и Nemotron и инфраструктуру сервисов NVIDIA. Все под лицензиями Apache 2.0 и CC-BY-4.0
По сути это не то чтобы радикально новый, но всё же новый подход к документированию API и сервисов. Каждый файл SKILL.md сопровождается документацией к эндпоинтам API и примерами использования с дополнительными описаниями как с ними работать.
Общаясь со спецами по биоинформатике я уже не первый раз слышу что они используют специализированные ИИ инструменты, но ощущают что от всех них откажутся в сторону general LLM, учитывая как те развиваются. Пример с NVIDIA тоже показателен. Не разработка отдельного закрытого продукта, многие из которых есть на рынке, а встраивание в собственную экосистему и экосистему Anthropic и OpenAI
#opensource #ai #biotech
По сути это не то чтобы радикально новый, но всё же новый подход к документированию API и сервисов. Каждый файл SKILL.md сопровождается документацией к эндпоинтам API и примерами использования с дополнительными описаниями как с ними работать.
Общаясь со спецами по биоинформатике я уже не первый раз слышу что они используют специализированные ИИ инструменты, но ощущают что от всех них откажутся в сторону general LLM, учитывая как те развиваются. Пример с NVIDIA тоже показателен. Не разработка отдельного закрытого продукта, многие из которых есть на рынке, а встраивание в собственную экосистему и экосистему Anthropic и OpenAI
#opensource #ai #biotech
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
По поводу того что Apple убрали из апп стора приложения VK, и того что разработчики Telega (альтернативный телеграм клиент) самоудаляются с 1 июля мне много что есть сказать, но сдерживаюсь чтобы больше писать и думать про интересное (данные, ИИ и тд.), а не про злободневное. И вообще не всегда получается писать нейтрально и достаточно сухо, но я стараюсь.
Тем не менее я хочу обратить внимание на то о чем уже писал, с 30 сентября 2026 года Google постепенно начнет внедрять требование по верификации всех разработчиков приложений для андроида. Не только в рамках Google Play, а вообще всех. Это поломает многие, может быть даже все, опенсорсные сторы приложений и поставит под контроль альтернативные сторы. Это охватит не все устройства, а только сертифицированных партнеров где есть, к примеру, Samsung, но нет Huawei.
Последствием этого может быть то что Google как и Apple сможет блокировать приложения конкретных разработчиков под санкциями и альтернативами окажется, или использование несертифицированных устройств или установка приложений разными нестандартными способами с понижением безопасности устройств. В андроиде, в отличие от устройств Apple, это возможно.
В любом случае если завтра российские регуляторы публично признаются что на Apple никак повлиять не могут и начнут говорить что мол "переходите на Андроид" может оказаться что переход на андроид не поможет. Потому что Google тоже должны соблюдать санкции (отдельный вопрос почему не соблюдают сейчас, но это политика, а не технологии).
В любом случае я бы не питал иллюзий что с Apple или Google можно будет договориться через ФАС или квадрилионные судебные иски или блокировками их сервисов. Блокировать их сервисы - это как стрелять себе в колени. Понятно что не впервой, но не надо уже приводить самострел в привычку.
#russia #thoughts
Тем не менее я хочу обратить внимание на то о чем уже писал, с 30 сентября 2026 года Google постепенно начнет внедрять требование по верификации всех разработчиков приложений для андроида. Не только в рамках Google Play, а вообще всех. Это поломает многие, может быть даже все, опенсорсные сторы приложений и поставит под контроль альтернативные сторы. Это охватит не все устройства, а только сертифицированных партнеров где есть, к примеру, Samsung, но нет Huawei.
Последствием этого может быть то что Google как и Apple сможет блокировать приложения конкретных разработчиков под санкциями и альтернативами окажется, или использование несертифицированных устройств или установка приложений разными нестандартными способами с понижением безопасности устройств. В андроиде, в отличие от устройств Apple, это возможно.
В любом случае если завтра российские регуляторы публично признаются что на Apple никак повлиять не могут и начнут говорить что мол "переходите на Андроид" может оказаться что переход на андроид не поможет. Потому что Google тоже должны соблюдать санкции (отдельный вопрос почему не соблюдают сейчас, но это политика, а не технологии).
В любом случае я бы не питал иллюзий что с Apple или Google можно будет договориться через ФАС или квадрилионные судебные иски или блокировками их сервисов. Блокировать их сервисы - это как стрелять себе в колени. Понятно что не впервой, но не надо уже приводить самострел в привычку.
#russia #thoughts
Android
Android – Certified - Partners
Many manufacturers test Android devices for security and performance and preload them with Google apps. See manufacturers of certified devices.
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Для тех кто любит работать с данными, я недавно залил обновления в два репозитория:
- iterabledata библиотека для Python для чтения условно любых файлов и баз данных в итеративном режиме в том числе в потоковом режиме с экономией памяти
- undatum утилита для командной строки для манипуляции условно любыми дата файлами, их конверсии, чтении данных, анализу и документированию. Внутри используется как раз библиотека iterabledata
В чем особенность этих релизов.
В iterabledata исправлена возможность записи в форматы Avro, Orc и Lance. Не самые большие изменения, но повышающие удобство работы с библиотекой.
А утилита undatum была радикально обновлена с переводом большей части функций на работу через iterabledata и отказа от части внутреннего кода. Теперь работает преобразование файлов всех форматов которые поддерживает iterabledata - это более 100 форматов.
Сами инструменты были вдохновлены утилитами xsv и qsv и были написаны для того чтобы можно было удобным образом работать с изначально с JSONl/NDJSON файлами сжатыми любым способом, а далее с форматами вроде Parquet, ORC и остальные.
Вообще у меня не так много времени остается на программирование в последнее время, это скорее как хобби, но хобби полезное.
#opensource #datatools #dataengineering
- iterabledata библиотека для Python для чтения условно любых файлов и баз данных в итеративном режиме в том числе в потоковом режиме с экономией памяти
- undatum утилита для командной строки для манипуляции условно любыми дата файлами, их конверсии, чтении данных, анализу и документированию. Внутри используется как раз библиотека iterabledata
В чем особенность этих релизов.
В iterabledata исправлена возможность записи в форматы Avro, Orc и Lance. Не самые большие изменения, но повышающие удобство работы с библиотекой.
А утилита undatum была радикально обновлена с переводом большей части функций на работу через iterabledata и отказа от части внутреннего кода. Теперь работает преобразование файлов всех форматов которые поддерживает iterabledata - это более 100 форматов.
Сами инструменты были вдохновлены утилитами xsv и qsv и были написаны для того чтобы можно было удобным образом работать с изначально с JSONl/NDJSON файлами сжатыми любым способом, а далее с форматами вроде Parquet, ORC и остальные.
Вообще у меня не так много времени остается на программирование в последнее время, это скорее как хобби, но хобби полезное.
#opensource #datatools #dataengineering
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Свежий текст от The GovLab о том как меняется политика доступа к данным в эпоху ИИ. Текст, как я понимаю, по итогам нескольких сессий прогнозирования развития открытости данных, открытого доступа и обмена данными с ведущими экспертами и про то куда все двигается на основе этих разговоров.
Там все те же темы о которых я регулярно пишу, то что парадигма открытых данных
испытывает трудности, то что государства хотят больше контроля над данными, то тема данных стала синонимична ИИ и еще много всего.
#opendata #readings
Там все те же темы о которых я регулярно пишу, то что парадигма открытых данных
испытывает трудности, то что государства хотят больше контроля над данными, то тема данных стала синонимична ИИ и еще много всего.
#opendata #readings
Forwarded from Библиотека программиста
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это один из самых полезных инструментов в PowerToys: запускает приложения, команды, файлы и многое другое прямо с клавиатуры.
А ещё поддерживает расширения, которые добавляют новые возможности буквально в пару кликов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Типичный программист
Инструмент для бесконечного доступа к Cursor Pro через обход триала
Ужасный и морально сомнительный тул, который позволяет бесконечно активировать пробные аккаунты Cursor Pro за счёт автоматической регистрации учёток с рандомными мейлами и отката данных. Также поддерживает вход через Google и GitHub.
Работает на Windows, macOS и Linux. Сам завершает процессы Cursor, чистит кэш, сбрасывает данные и маскирует железо. Для стабильной работы — запуск от администратора, чистка куки браузера и VPN.
GitHub оставил тут — исключительно чтобы вы знали, что не стоит использовать🙂
#cursor
Ужасный и морально сомнительный тул, который позволяет бесконечно активировать пробные аккаунты Cursor Pro за счёт автоматической регистрации учёток с рандомными мейлами и отката данных. Также поддерживает вход через Google и GitHub.
Работает на Windows, macOS и Linux. Сам завершает процессы Cursor, чистит кэш, сбрасывает данные и маскирует железо. Для стабильной работы — запуск от администратора, чистка куки браузера и VPN.
GitHub оставил тут — исключительно чтобы вы знали, что не стоит использовать
#cursor
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Нейроканал
Стандартный ИИ-агент помнит только текущий разговор. Закрыл терминал и всё: твои предпочтения, прошлые решения, контекст проекта испарились. Следующий запуск начинается с нуля. Это как если бы программист каждое утро забывал, в какой он команде и на каком языке пишет.
Есть, конечно, системы запоминаний, по сути просто записывание в файл, когда модель считает, что эту инфу важно не потерять. Но это всё полумеры, тем более что есть прям целые отдельные системы памяти. Расскажу про основные.
iai-mcp — локальный сервер памяти для Claude Code. Работает на локальной машине, шифрует данные, не лезет в облако. Память устроена как граф. Свежий проект, буквально пару дней от релиза, но автор заявляет, что по бенчмаркам обгоняет топовый mempalace.
MemPalace — память по принципу античной техники локусов. Иерархия: крылья (проекты), комнаты (темы), залы (типы связей), ящики (дословные записи). Сохраняет текст целиком, не перефразирует. Гибридный поиск: BM25 + косинус + граф знаний. 96,6% на LongMemEval.
Mem0 — проект, который показался мне самым зрелым, куча звёзд и разработчиков и даже $24M инвестиций. Векторный поиск + граф знаний + key-value. Dual-deployment: open-source (Apache 2.0, Docker) или облако. Но графовая память за paywall. Эксклюзивный провайдер памяти для AWS Agent SDK.
Supermemory — лидер по бенчмаркам. Впрочем, каждый проект про себя так заявляет, а единой методики нет, все чуть под себя подстривают. 81,6–85,2% на LongMemEval. Гибридный RAG: память + документы в одном запросе. Есть коннекторы к Google Drive, Gmail, Notion, GitHub. Но ядро закрытое, self-hosting только по enterprise-контракту.
Zep — временные графы знаний. Каждый факт хранит 4 временные метки: когда узнали, когда стало актуально, когда перестало. Можно спросить «а где Алиса работала в марте 2025?» и получить правильный ответ, даже если она уже уволилась. Ядро Graphiti open-source.
Hindsight — память, построенная как человеческая. Четыре сети: факты о мире, собственный опыт, синтезированные наблюдения, развивающиеся убеждения. Четыре параллельные стратегии поиска + reranking. Рекорд на LongMemEval — 91,4%. MIT, нет paywall, всё открыто.
Mastra — фреймворк для агентов, где память встроена изначально. Для тех, кто строит агентов с нуля и не хочет склеивать десяток библиотек. Open-source.
Что-то одно посоветовать не могу, сам не планирую сравнивать, но думаю начать с iai-mcp, по описанию понравился.
@neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)
Есть, конечно, системы запоминаний, по сути просто записывание в файл, когда модель считает, что эту инфу важно не потерять. Но это всё полумеры, тем более что есть прям целые отдельные системы памяти. Расскажу про основные.
iai-mcp — локальный сервер памяти для Claude Code. Работает на локальной машине, шифрует данные, не лезет в облако. Память устроена как граф. Свежий проект, буквально пару дней от релиза, но автор заявляет, что по бенчмаркам обгоняет топовый mempalace.
MemPalace — память по принципу античной техники локусов. Иерархия: крылья (проекты), комнаты (темы), залы (типы связей), ящики (дословные записи). Сохраняет текст целиком, не перефразирует. Гибридный поиск: BM25 + косинус + граф знаний. 96,6% на LongMemEval.
Mem0 — проект, который показался мне самым зрелым, куча звёзд и разработчиков и даже $24M инвестиций. Векторный поиск + граф знаний + key-value. Dual-deployment: open-source (Apache 2.0, Docker) или облако. Но графовая память за paywall. Эксклюзивный провайдер памяти для AWS Agent SDK.
Supermemory — лидер по бенчмаркам. Впрочем, каждый проект про себя так заявляет, а единой методики нет, все чуть под себя подстривают. 81,6–85,2% на LongMemEval. Гибридный RAG: память + документы в одном запросе. Есть коннекторы к Google Drive, Gmail, Notion, GitHub. Но ядро закрытое, self-hosting только по enterprise-контракту.
Zep — временные графы знаний. Каждый факт хранит 4 временные метки: когда узнали, когда стало актуально, когда перестало. Можно спросить «а где Алиса работала в марте 2025?» и получить правильный ответ, даже если она уже уволилась. Ядро Graphiti open-source.
Hindsight — память, построенная как человеческая. Четыре сети: факты о мире, собственный опыт, синтезированные наблюдения, развивающиеся убеждения. Четыре параллельные стратегии поиска + reranking. Рекорд на LongMemEval — 91,4%. MIT, нет paywall, всё открыто.
Mastra — фреймворк для агентов, где память встроена изначально. Для тех, кто строит агентов с нуля и не хочет склеивать десяток библиотек. Open-source.
Что-то одно посоветовать не могу, сам не планирую сравнивать, но думаю начать с iai-mcp, по описанию понравился.
@neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)