Forwarded from Daily Coding 🔥
🛠 Twython - это библиотека на Python, предоставляющая простой способ доступа к данным Twitter. Поддерживает Python 3. Она была успешно протестирована компаниями, учебными заведениями и частными лицами. Попробуйте ее сегодня!
🌍 Сайт
Daily Coding #инструменты #Python
🌍 Сайт
Daily Coding #инструменты #Python
Forwarded from Веб-стандарты (Vadim Makeev)
Мониторинг производительности веб-компонентов. Кассондра Робертс объясняет, как User Timing API позволяет замерять этапы жизненного цикла, вычислять время апгрейда и понимать поведение компонентов на реальных устройствах. Подход с базовыми классами, миксины, аналитика и самые важные метрики, влияющих на пользователей. #performance #webcomponents
https://allons-y.llc/posts/2025-11-23/
https://allons-y.llc/posts/2025-11-23/
Forwarded from Игорь Кузнецов о темных паттернах
Яндекс Go теперь берет третий fee еще и за маленькую сумму заказа
В посте про чаевые у нас коллективно не хватило на это фантазии.
В посте про чаевые у нас коллективно не хватило на это фантазии.
Forwarded from UI_UX inspiration
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Day 439:
Rekorder Studios Carefully crafted studios and a communy of colourful characters.
→ rekorderstudios.com
Vincenzo Marchese Ragona A London-based interdisciplinary designer.
→ vmragona.com
More on
→ curated.design
Rekorder Studios Carefully crafted studios and a communy of colourful characters.
→ rekorderstudios.com
Vincenzo Marchese Ragona A London-based interdisciplinary designer.
→ vmragona.com
More on
→ curated.design
Forwarded from Shock Design
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Displaperture — приложение для macOS, которое дает возможность скруглять углы дисплея.
manytricks.com/displaperture
manytricks.com/displaperture
Forwarded from PSD | Дизайн-пространство
Forwarded from Дизайн-Телега 🔥
Forwarded from Node.JS [ru] | Серверный JavaScript
В руководстве рассматриваются такие шаблоны работы с DOM на JavaScript, как выбор правильного querySelector, кэширование элементов и улучшение обработки событий.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from MAX agency / Илья Лайтнер (Ilya Laitner)
Обещали — запускаем! 🚀
Всю эту неделю у нас будет проходить небольшое реалити-шоу. Покажем в прямом эфире, как мы делаем продукты по нашей методе RealFast
Наш герой — сервис Pooling.me, который пришел к с задачей: «Ребята, нам нужен новый сайт, который будет мощно продавать ентерпайзу».
Что это за ребята?
Представьте себе Aviasales, но в мире грузоперевозок. Они помогают крупным компаниям резать косты на логистике
Как это работает:
Едет, например, фура «Шестерочки», забитая товаром только наполовину. Везти воздух — дорого и глупо. Pooling.me находит другой бренд, которому нужно перевезти груз по тому же маршруту, и «подселяет» его во вторую половину кузова. В итоге все в плюсе: перевозчик не гоняет порожняк, а компании делят расходы и экономят миллионы. Это только часть функции, но для первичного погружения вас — хватит
У ребят уже сейчас круто работает SEO, но есть проблема: много нецелевых лидов. Приходят водители-одиночки, а хочется, чтобы сайт бил прямо в сердечко директорам по логистике из крупного энтерпрайза с выручкой 4 млрд+
Мы приняли вызов
Договорились, что за первую неделю мы должны:
— Быстро собрать и протестировать ключевой оффер
— Сделать главный блок сайта, который будет четко попадать в боли ЦА
— Показать стейкхолдерам, что мы умеем работать быстро, качественно и в рамках бюджета
Наша цель — доказать делом, что нам можно доверять и что мы не подведем. Так началася путь
Всю эту неделю у нас будет проходить небольшое реалити-шоу. Покажем в прямом эфире, как мы делаем продукты по нашей методе RealFast
Наш герой — сервис Pooling.me, который пришел к с задачей: «Ребята, нам нужен новый сайт, который будет мощно продавать ентерпайзу».
Что это за ребята?
Представьте себе Aviasales, но в мире грузоперевозок. Они помогают крупным компаниям резать косты на логистике
Как это работает:
Едет, например, фура «Шестерочки», забитая товаром только наполовину. Везти воздух — дорого и глупо. Pooling.me находит другой бренд, которому нужно перевезти груз по тому же маршруту, и «подселяет» его во вторую половину кузова. В итоге все в плюсе: перевозчик не гоняет порожняк, а компании делят расходы и экономят миллионы. Это только часть функции, но для первичного погружения вас — хватит
У ребят уже сейчас круто работает SEO, но есть проблема: много нецелевых лидов. Приходят водители-одиночки, а хочется, чтобы сайт бил прямо в сердечко директорам по логистике из крупного энтерпрайза с выручкой 4 млрд+
Мы приняли вызов
Договорились, что за первую неделю мы должны:
— Быстро собрать и протестировать ключевой оффер
— Сделать главный блок сайта, который будет четко попадать в боли ЦА
— Показать стейкхолдерам, что мы умеем работать быстро, качественно и в рамках бюджета
Наша цель — доказать делом, что нам можно доверять и что мы не подведем. Так началася путь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from MAX agency / Илья Лайтнер (Ilya Laitner)
Как происходил процесс? ✏️
Начали с установочного созвона: знакомство, разбираемся, что за бизнес, какие боли, какие ожидания. Максимально вытащили контекст, задавали кучу вопросов, фиксировали всё в заметках и ИИ
Прямо на созвоне вместе собрали план и цели на неделю. Зафиксировали:
1. Какую конкретно метрику хотим сдвинуть
2. Какой оффер будем проверять
3. Что считаем успехом первой недели
Скорость выбрали боевую, поэтому подвести клиента не имели права: уже в первый день нужно было показывать результаты, а не мы тут подумали
Собрались с командой, обсудили вводные и пошли генерить идеи. Шли от общего к частному: сначала формулировали посылы, прогоняли их через ИИ, потом спорили, правили, снова собирали. За пару часов получилось шесть живых вариантов. После этого я допингом набрал пару знакомых из смежной ниши, чтобы добить идеи до реальности, а не жить в своей башне из слоновой кости
В итоге оставили четыре рабочих концепта с понятными офферами и структурой. Накидали вайрфреймы и пошли показывать заказчику. Чтобы ребятам было максимально комфортно, записали видео с пояснениями по каждому варианту и продублировали все в подробном текстовом разборе. Всё это аккуратно упаковали в Notion, чтобы в любой момент можно было вернуться и вспомнить, что и почему мы предлагаем
Кажется, всё просто: сел, поштурмил, выбрал лучшее. Но вся магия как раз в этапе генерации. Если просто «посидеть и придумать», без погружения в контекст, почти гарантированно получится колесо, а не велосипед. Тебе будет казаться, что идея новая и свежая, а заказчик скажет: «Мы это видели уже миллион раз»
Поэтому перед штурмом всегда есть большой кусок работы по погружению в отрасль: как развивалась компания, что происходит в индустрии, какие сейчас тренды и технологии, кто в лидерах и что они продают, каков размер рынка и его сегменты. Сотни мелких деталей, без которых невозможно попасть в десятку.
Под это мы выработали методу, как находить максимально большое количество информации и находиться с клиентом на одном уровне понимания "че происходит" в индустрии, всего за 24 часа. О ней мы поговорим вот тут
И вот когда в голове уже есть весь продуктовый контекст, а рядом — люди, которые годами собирали опыт и умеют генерить конкретные продуманные решения почти в реальном времени, начинаются настоящие чудеса. Тогда за два дня получается не «ещё один лендинг», а вещь, которая реально двигает метрики
Сейчас это, может, выглядит слегка размыто, но потерпите. Всё станет кристально ясно, когда увидим финальные цифры
А пока закрываем дневник 1/7 нашего пути по превращению Pooling.me в лидера отрасли :)
P.s. по традиции напоминаем, что заказать что-то у нас или просто спросить можно у Вадима в лс (@max_vadim)
Начали с установочного созвона: знакомство, разбираемся, что за бизнес, какие боли, какие ожидания. Максимально вытащили контекст, задавали кучу вопросов, фиксировали всё в заметках и ИИ
Прямо на созвоне вместе собрали план и цели на неделю. Зафиксировали:
1. Какую конкретно метрику хотим сдвинуть
2. Какой оффер будем проверять
3. Что считаем успехом первой недели
Скорость выбрали боевую, поэтому подвести клиента не имели права: уже в первый день нужно было показывать результаты, а не мы тут подумали
Собрались с командой, обсудили вводные и пошли генерить идеи. Шли от общего к частному: сначала формулировали посылы, прогоняли их через ИИ, потом спорили, правили, снова собирали. За пару часов получилось шесть живых вариантов. После этого я допингом набрал пару знакомых из смежной ниши, чтобы добить идеи до реальности, а не жить в своей башне из слоновой кости
В итоге оставили четыре рабочих концепта с понятными офферами и структурой. Накидали вайрфреймы и пошли показывать заказчику. Чтобы ребятам было максимально комфортно, записали видео с пояснениями по каждому варианту и продублировали все в подробном текстовом разборе. Всё это аккуратно упаковали в Notion, чтобы в любой момент можно было вернуться и вспомнить, что и почему мы предлагаем
Кажется, всё просто: сел, поштурмил, выбрал лучшее. Но вся магия как раз в этапе генерации. Если просто «посидеть и придумать», без погружения в контекст, почти гарантированно получится колесо, а не велосипед. Тебе будет казаться, что идея новая и свежая, а заказчик скажет: «Мы это видели уже миллион раз»
Поэтому перед штурмом всегда есть большой кусок работы по погружению в отрасль: как развивалась компания, что происходит в индустрии, какие сейчас тренды и технологии, кто в лидерах и что они продают, каков размер рынка и его сегменты. Сотни мелких деталей, без которых невозможно попасть в десятку.
Под это мы выработали методу, как находить максимально большое количество информации и находиться с клиентом на одном уровне понимания "че происходит" в индустрии, всего за 24 часа. О ней мы поговорим вот тут
И вот когда в голове уже есть весь продуктовый контекст, а рядом — люди, которые годами собирали опыт и умеют генерить конкретные продуманные решения почти в реальном времени, начинаются настоящие чудеса. Тогда за два дня получается не «ещё один лендинг», а вещь, которая реально двигает метрики
Сейчас это, может, выглядит слегка размыто, но потерпите. Всё станет кристально ясно, когда увидим финальные цифры
А пока закрываем дневник 1/7 нашего пути по превращению Pooling.me в лидера отрасли :)
P.s. по традиции напоминаем, что заказать что-то у нас или просто спросить можно у Вадима в лс (@max_vadim)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Илья дал большое интервью:
https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs
Вот главное:
– Сейчас модели выглядят намного умнее на тестах, чем в реальных задачах: они переобучены на эвалы и плохо обобщают, особенно в сложных многошаговых сценариях
– Главный технический барьер к AGI - ненадёжное обобщение и низкая «человеческая» обучаемость; простое масштабирование предобучения и RL это не решит
– Эпоха «масштабируем всё предобучением» заканчивается: данные конечны, RL жрёт много вычислений; начинается новая «эпоха исследований» с поиском новых рецептов обучения (в т.ч. ценностные функции, архитектур моделей, другие виды RL и т.п.).
– Будущее AGI видится как система, которая учится как человек: один и тот же базовый разум может быстро осваивать разные профессии, постоянно дообучаясь в реальном мире, а не «готовый мозг, который знает всё из коробки»
– Массовое распространение таких АИ-учеников по экономике почти неизбежно приведёт к очень быстрому росту производительности и ВВП; скорость будет сильно зависеть от регулирования в разных странах
– Скорее всего появится много сверхсильных АИ от разных компаний, специализирующихся по нишам (право, медицина, R&D и т.д.), а не один «богоподобный» монополист-суперинтеллект (аниме Пантеон смотрели? Пора если нет)
– Основной риск - огромная мощь: если сделать чрезвычайно сильного целеустремлённого агента, даже с «хорошей» целью, результат может сильно не понравиться людям; желательно ограничивать максимальную мощность единичных систем
– В качестве цели для первых суперинтеллектов он рассматривает «заботу о чувствующих существах» (в т.ч. о самом АИ) как более реалистичную и устойчивую, чем «забота только о людях», но признаёт, что это не идеальное решение
– Он ожидает постепенный, но всё более заметный показ мощных АИ обществу: по мере роста реальной силы моделей компании и государства станут намного более параноидальны и начнут активно координироваться по безопасности и регулированию
– Краткосрочный «хороший» сценарий - универсальный высокий доход и то, что АИ делает почти всю работу; долгосрочно это нестабильно, потому что люди выпадают из активного участия в принятии решений
– Один из возможных (ему самому не очень нравящийся) способов долгосрочной стабилизации - частичное слияние людей с АИ через продвинутые нейроинтерфейсы, чтобы люди разделяли понимание с системами и оставались в контуре управления
– Оценка горизонта: до АИ, который учится как человек и может стать базой для суперинтеллекта, примерно 5-20 лет; текущий «чистый масштабинг» в какой-то момент упрётся в потолок
– SSI (его АИ лаба) он описывает как «чисто исследовательскую» компанию с другим техническим подходом к обобщению и безопасности, которая не ставит ставку на простое наращивание масштаба текущих архитектур, и ожидает, что в итоге крупные игроки всё равно сойдутся в общих стратегиях по безопасному выводу суперинтеллекта в мир
https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs
Вот главное:
– Сейчас модели выглядят намного умнее на тестах, чем в реальных задачах: они переобучены на эвалы и плохо обобщают, особенно в сложных многошаговых сценариях
– Главный технический барьер к AGI - ненадёжное обобщение и низкая «человеческая» обучаемость; простое масштабирование предобучения и RL это не решит
– Эпоха «масштабируем всё предобучением» заканчивается: данные конечны, RL жрёт много вычислений; начинается новая «эпоха исследований» с поиском новых рецептов обучения (в т.ч. ценностные функции, архитектур моделей, другие виды RL и т.п.).
– Будущее AGI видится как система, которая учится как человек: один и тот же базовый разум может быстро осваивать разные профессии, постоянно дообучаясь в реальном мире, а не «готовый мозг, который знает всё из коробки»
– Массовое распространение таких АИ-учеников по экономике почти неизбежно приведёт к очень быстрому росту производительности и ВВП; скорость будет сильно зависеть от регулирования в разных странах
– Скорее всего появится много сверхсильных АИ от разных компаний, специализирующихся по нишам (право, медицина, R&D и т.д.), а не один «богоподобный» монополист-суперинтеллект (аниме Пантеон смотрели? Пора если нет)
– Основной риск - огромная мощь: если сделать чрезвычайно сильного целеустремлённого агента, даже с «хорошей» целью, результат может сильно не понравиться людям; желательно ограничивать максимальную мощность единичных систем
– В качестве цели для первых суперинтеллектов он рассматривает «заботу о чувствующих существах» (в т.ч. о самом АИ) как более реалистичную и устойчивую, чем «забота только о людях», но признаёт, что это не идеальное решение
– Он ожидает постепенный, но всё более заметный показ мощных АИ обществу: по мере роста реальной силы моделей компании и государства станут намного более параноидальны и начнут активно координироваться по безопасности и регулированию
– Краткосрочный «хороший» сценарий - универсальный высокий доход и то, что АИ делает почти всю работу; долгосрочно это нестабильно, потому что люди выпадают из активного участия в принятии решений
– Один из возможных (ему самому не очень нравящийся) способов долгосрочной стабилизации - частичное слияние людей с АИ через продвинутые нейроинтерфейсы, чтобы люди разделяли понимание с системами и оставались в контуре управления
– Оценка горизонта: до АИ, который учится как человек и может стать базой для суперинтеллекта, примерно 5-20 лет; текущий «чистый масштабинг» в какой-то момент упрётся в потолок
– SSI (его АИ лаба) он описывает как «чисто исследовательскую» компанию с другим техническим подходом к обобщению и безопасности, которая не ставит ставку на простое наращивание масштаба текущих архитектур, и ожидает, что в итоге крупные игроки всё равно сойдутся в общих стратегиях по безопасному выводу суперинтеллекта в мир
YouTube
Ilya Sutskever – We're moving from the age of scaling to the age of research
Ilya & I discuss SSI’s strategy, the problems with pre-training, how to improve the generalization of AI models, and how to ensure AGI goes well.
𝐄𝐏𝐈𝐒𝐎𝐃𝐄 𝐋𝐈𝐍𝐊𝐒
* Transcript: https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2
* Apple Podcasts: https://podcasts.…
𝐄𝐏𝐈𝐒𝐎𝐃𝐄 𝐋𝐈𝐍𝐊𝐒
* Transcript: https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2
* Apple Podcasts: https://podcasts.…