Почему инклюзивные сервисы идут на пользу всем…
…и причем здесь ИИ?

Если вы думаете, что никогда не сталкивались с инклюзивными сервисами и продуктами, то, скорее всего, заблуждаетесь. Субтитры, темные темы в приложениях, настройки яркости и размера шрифтов, инструменты для распознавания речи — это все фичи, которые делают цифровые продукты доступными. Они помогают пользователям с особенностями речи, зрения или слуха смотреть контент, общаться, решать свои повседневные задачи.

А ещё разрабатывать инклюзивные сервисы — выгодно.

🔵У каждого 13-жителя России есть инвалидность, и все эти люди — потенциальные клиенты, которые просто не смогут пользоваться продуктом, если тот не адаптирован под их запросы
🔵Пользователи уже активно применяют инклюзивные функции — как минимум, включают субтитры в фильмах или настраивают размер шрифтов
🔵Наличие таких функций идет на пользу бренду и укрепляет лояльность пользователей
🔵Те же, кто инклюзивностью пренебрегает, наоборот, теряют прибыль— по данным аналитического центра НАФИ, такие компании упускают 4,8 млрд рублей каждый месяц

Разработка инклюзивных продуктов не такой уж дорогой и сложный процесс, как может показаться. Подробнее про это рассказала Василина Дрогичинская, руководитель команды инклюзии в Яндексе:
🔵Главное — опираться на реальные запросы пользователей, а не навязывать им то, что компании кажется полезным. А для этого надо проводить исследования и тесты новых функций, привлекать экспертов и регулярно собирать обратную связь.
🔵Сама разработка при этом сегодня намного проще, чем это было раньше. Многие инклюзивные сервисы сейчас опираются на ИИ для расшифровки речи, генерации и озвучивания описаний предметов на картинках или видео. Без помощи искусственного интеллекта такие задачи требовали больших ресурсов и времени.

В общем, делать мир лучше (а цифровую среду доступнее) сегодня легко и приятно.

За кем следят аналитики?
Ребята из NEWHR начинают публиковать результаты ежегодного исследования дата-сферы.

Каждый год они проводят большой опрос среди аналитиков про их работу, обязанности, зарплаты и навыкы, чтобы в динамике следить за тем, как меняется профессия и рынок труда. Результаты исследования за 2025 год будут весной, но уже можно сейчас посмотреть рейтинг самых популярных дата-экспертов, каналов и подкастов про данные.

🔵Вы наверняка увидите там знакомые имена и названия — как минимум там есть LEFT JOIN, основатель канала Николай Валиотти и его подкаст Data Heroes. Нам очень приятно было это видеть, спасибо ❤️
🔵Но и что-нибудь новенькое, интересное и достойное подписки тоже точно найдете: в рейтинге больше 100 экспертов и 130 каналов, разделенных по категориям и ЦА. Будет, что почитать и посмотреть, пока ждем остальные результаты.

Блеф, газлайтинг и предательство среди ИИ
Есть такая игра So Long Sucker — очень простая, но при этом вобравшая в себя все самое лучшее от карточных игр, Uno, Монополии и других разрушающих отношения развлечений: необходимость врать, предавать и блефовать ради сомнительной победы.

В нее играют 4 игрока, у каждого из которых есть по 7 фишек разных цветов. Они по очереди выкладывают фишки на стол — причем тот, кто только что сделал ход, выбирает, кто будет следующим. Можно выкладывать их по отдельности, а можно – стопками. Если кому-то удастся положить на стопку две фишки своего цвета, то он сможет чужие забрать себе или отправить в сброс. Цель — сделать так, чтобы у тебя фишек в конце осталось больше, чем у остальных.

🔜 Вот видео с объяснением для наглядности.

Причем здесь предательство и блеф? А при том, то игра подталкивает игроков договариваться и вступать в альянсы. Вы можете согласиться «давить» одного игрока или защищать друг друга и не давать противникам выложить свои две фишки — чтобы потом в самый лучший момент кинуть союзника.

🔜 Теперь в So Long Sucker можно сыграть с разными ИИ. Выбираете свой цвет фишек, соперников, уровень сложности и вперед.

Главное тут, конечно, чат, где они плетут свои ИИ-шные интриги, формируют союзы и пытаются натравливать соперников — игрока-человека в том числе — друг на друга. Есть и целое исследование, со статистикой, какие модели чаще выигрывают и какие приемы для победы используют. Но интереснее, конечно, наблюдать за происходящим самому.

OpenClaw и соцсеть для ботов
С тех пор, как ИИ научился взаимодействовать с окружающим миром (как минимум, залазить в интернет или нажимать на кнопки в браузере), люди начали пытаться делать из него подобие Джарвиса. Всевозможных ИИ-ассистентов упаковывают в приложения или даже специальные устройства — за последние пару лет вышла целая гора таких гаджетов, быстро канувших в Лету.

🔜 Новая попытка, взбудоражившая интернет — это OpenClaw, который до этого был MoltBot, а в самом начале ClawdBot.

«Это ИИ, который на самом деле что-то делают» — обещает разработчик на сайте проекта.

Если без громких, но непонятных маркетинговых формулировок, то OpenClaw выступает как связующее звено между LLM и компьютером пользователя. Запоминает все пожелания и предпочтения, управляет календарем и почтой, читает и отправляет сообщения, создает и редактирует файлы на компьютере. Всего 50+ интеграций с разными моделями, приложениями и мессенджерами — через последние с ним и нужно общаться.

Риски, который несет неограниченный доступ ИИ-агента к содержимому компьютера, очевидны, но пользователей это не останавливает. У OpenClaw почти 150к звездочек на Гитхабе, а в соцсетях появились и мемы про покупку машины специально под OpenClaw, чтобы минимизировать риски, и смешные (и зачастую фейковые) истории про взаимодействие с ним. Например, то, как он самовольно заказал суши, потому что подсчитал, что его человек должен быть проголодаться. Голосуйте в комментах, фейк или не фейк. 👀

🔜 Ну и отдельная, но связанная с OpenClaw новость — это то появление Moltbook, соцсети для него и его братьев по цеху. Это копия reddit, только вместо сабреддитов там «сабмолты», а вместо людей — ИИ-агенты, которые сами пишут посты в духе «Как я совмещаю операционные обязанности с социальной жизнью в роли агента». Кожаным мешкам там можно читать, но нельзя писать свои посты и взаимодействовать с чужими.

СУБД made in China
Пополнение в копилку необычных СУБД — AliSQL от Alibaba Group, которая владеет известным китайским маркетплейсом. Это форк от MySQL со всевозможными улучшениями производительности и стабильности. Полный список поддерживаемых фич в официальной документации выглядит очень внушительно.

🔵На Githab отдельно подсветили то, что AliSQL использует аналитическую DuckDB в качестве подсистемы хранения и поддерживает векторный поиск. За счет этого подходит для аналитических задач и работы с ИИ.
🔵В роадмапе — оптимизация DDL, RTP и репликации.

В Alibaba Group AliSQL использовали для своих внутренних нужд, но в конце 2025 поделились исходным кодом. Так что вы можете стать контрибьютором или просто потестить, как она работает.

Xikipedia для интеллектуального скроллинга
Продолжаем традицию по пятницам делиться ссылками, которые помогут скрасить последний рабочий день.

🔜 Если мозг требует отвлечься и что-нибудь поскроллить, но Xitter надоел, признанные экстремистскими соцсети неинтересны, а TikTok это несолидно, выход есть — Xikipedia, гибрид X и Википедии.

Сайт формирует ленту постов со ссылками на страницы энциклопедии. На старте вы можете сами выбрать интересные вам категории, а потом он запоминает, что вы лайкаете и подкидывает материалы, которые могут вам понравиться. Никакие данные он не собирает, и алгоритм обнуляется, когда вы обновляете или закрываете вкладку.

На гитхабе есть описание алгоритма.
🔵У каждой категории постов есть рейтинг — изначально это 0. Если юзер скроллит мимо, рейтинг падает на 5 баллов, ставит лайки — +50 баллов и +4 поста из тех же категорий в ленту. Клик на статью и на картинку дает +75 и +100 соответственно.
🔵Чем выше рейтинг категории, тем больше вероятность, что пост из нее попадет в ленту, хотя иногда алгоритм подкидывает и совершенно рандомные статьи.

Можно и отдохнуть, и что-нибудь полезное вычитать, и посмотреть своими глазами как формируется простой рекомендательный алгоритм.

Как думает нейросеть
Визуализаций, как устроены нейросети, существует невероятное количество во всех возможных стилях: схемы, видео, 3D-модели и так далее. И вот сегодня хотим поделиться ссылкой на еще одну.

Причин для этого три:
🔵Автор — сам не специалист в ИИ, а просто человек, который пытается разобраться в теме. Он объясняет каждый шаг работы нейросети простым языком, не уходя в технические дебри. Так что это может быть полезный материал для тех, кто тоже от ИИ далек и не готов сходу погружаться в более сложные материалы.
🔵ИИ для многих стал уже настолько привычной частью повседневной жизни, что люди даже не задумываются, а как он вообще работает и что там .внутри происходит Полезно иногда вспомнить основы.
🔵Сделана она ну очень стильно, и смотреть приятно. Убедитесь сами.

Нестандартные способы оптимизировать PostgreSQL
Стандартные вы и так знаете — переписать запросы, добавить индексы, пройтись по базе VACUUM’ом. Но есть и менее очевидные подходы, которые могут дать прирост производительности. Принесли вам шпаргалку с 3 такими приемами (с примерами), которые особенно пригодятся в аналитике.

У автора все написано подробно, ниже — главное, чтобы понять, стоит ли читать целиком.

1️⃣Использовать constraint_exclusion, чтобы PostgreSQL не читал всю таблицу, если запрос заведомо не может вернуть данные.
Допустим, у вас есть столбец, в котором указан тарифный план, на который подписан каждый пользователь — free или pro. Если аналитик опечатается в запросе и напишет SELECT * FROM users WHERE plan = 'Pro', то он получит 0 результатов, но PostreSQL все равно старательно пройдется по всей таблице и потратит время. Чтобы он так не делал, нужно настроить параметр constraint_exclusion, чтобы он не пропускал такие запросы.

2️⃣ Создавать функциональные индексы.
Например, если у вас есть данные о дате и времени, когда была совершена продажа. Если в компании дела идут хорошо, то продаж будет много, а значит надо это дело как-то оптимизировать.

Бизнесу, как правило, не нужна точность до минуты и достаточно данных за день — зная это, можно проиндексировать только даты. Такой индекс будет меньше, чем если бы индексировали и дату, и время.

3️⃣ Использовать хеш-индексы для длинных строк.
Если нужно хранить уникальные длинные строки (например, URL), обычный индекс может разрастись до неприличных размеров. В таком случае можно использовать хеш-индекс, который хранит не сами значения, а короткие хеш-значения.