Почти на каждом нашем проекте, как только мы заходим в Metabase, видим одну и ту же картину: дубли запросов, мертвые дашборды, SQL, в котором уже никто не разбирается. Раньше я лез разгребать это руками и тратил по несколько дней на один аудит.

В какой-то момент стало понятно, что эту работу можно автоматизировать. Начал собирать инструмент для себя, чтобы хотя бы первую инвентаризацию проводить без боли.

Так появился MetaLens.

Если честно, я не люблю называть его «ИИ-инструментом», это создаёт ожидание, что есть одна волшебная кнопка и всё чинится само. На деле это полноценный продукт, в основе которого модели Антропика, Metabase MCP и восемь ИИ-агентов, у каждого своя зона ответственности:
🔵X-Ray делает полный аудит проекта за 90 секунд
🔵Docs пишет документацию к запросам и дашбордам
🔵Catalog находит и архивирует устаревший контент
🔵Reviewer разбирает SQL на баги и плохие паттерны
🔵Chat отвечает на вопросы по данным на естественном языке
🔵Builder собирает дашборды в несколько кликов
🔵Metric Tree рисует карты метрик
🔵Gap подсказывает, каких отчетов не хватает

Конкретный пример из недавнего: маркетплейс на ранней стадии, 23 контрибьютора, 5 баз, 1798 запросов. MetaLens за 2 минуты нашел 94 группы дублей и 901 запрос, к которому уже год никто не обращался. Раньше такой аудит занимал у меня несколько дней.

Изначально это был внутренний инструмент Valiotti Data, но за пару месяцев он вырос в SaaS-платформу, к которой можно подключить и свой Metabase. Если интересно потрогать, зарегистрирвуйте аккаунт и оставьте комментарий, отгрузим 100 кредитов, чтобы спокойно прогнать все агенты на своем проекте.

Читать полностью…

Гача, доведенная до абсолюта
По пятничной традиции предлагаем способы скоротать время до конца рабочего дня.

На этот раз — вариант для тех, кто хочет понять, почему так популярен Genshin и иже с ним, но сам в это играть не хочет.

Такие игры называются гача, и смысл в них — в том, что что-нибудь собирать, обычно персонажей. Выбрать или купить конкретного героя нельзя — надо «крутить» и надеяться, что он вам выпадет. Увеличить свои шансы можно, вливая в игру либо деньги, либо время, чтобы получить дополнительные «крутки».

🔜 В чем смысл и зачем кому-то тратить время на это казино? Сложно объяснить, но можно прочувствовать на себе, поиграв в Number Gacha — гачу, где надо собирать цифры от 1 до 100. Деньги тратить не надо, но все остальные элементы на месте: у цифр есть разные категории редкости, от обычной до легендарной, возможность зарабатывать внутриигровую валюту и покупать бонусы и дополнительные «крутки» и даже сражения. В общем, это такая гача, из которой убрали все лишнее и оставили только самую суть.

И это все еще работает и затягивает, даже без анимешных девочек, мира, сюжета и прочего, что обычно ценят игроки.

Как вам? Прочувствовали, чем гачи привлекают миллионы людей или это все-таки не ваше?

Читать полностью…

SQL против мошенников
Интересная статья про паттерны, по которым можно выявить случаи мошенничества и подозрительной активности на банковских счетах с помощью простого советского SQL.

Большинство признаков, на которые надо обращать внимание, известны или интуитивно понятны, но автор еще и сами SQL-запросы показывает, и это уже может пригодиться.
🔵Скорость снятия денег. Большое количество операций за короткий срок говорит о том, что мошенник пытается поскорее опустошить карту, пока владелец не заметил.
🔵Телепортация — в течение небольшого промежутка времени карта использовалась в двух местах, между которыми физически невозможно переместиться с такой скоростью.
🔵Снятия подозрительных сумм. Небольшие, круглые суммы — у автор это 1-5-10 долларов — говорят о том, что мошенник проверяет, работает ли карта. Сомнения должны вызывать и частые покупки на суммы ниже пределов, после которых требуется подтверждение личности или пин-код.
🔵Внезапный рост числа уникальных карт у одного мерчанта. Если раньше через него проходили 200 карт в день, а потом их число подскочило до 1000+, это повод присмотреться к нему повнимательнее.
🔵Операции в нетипичное для пользователя время. Например, если человек всегда платит днем, а потом внезапно начинает активно пользоваться картой в 3 ночи.

Чтобы выявлять все эти сигналы было проще, автор предлагает заранее материализовать их с помощью оконных функций:

SELECT
  cardholder_id,
  timestamp,
  amount,
  merchant_id,

  timestamp - LAG(timestamp) OVER w AS time_since_last,

  CASE WHEN merchant_id <> LAG(merchant_id) OVER w
       THEN 'changed' ELSE 'same' END AS merchant_change,

  sum(amount) OVER (
    PARTITION BY cardholder_id
    ORDER BY timestamp
    RANGE BETWEEN INTERVAL '24 hours' PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS running_24h_total,

  ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY cardholder_id, date(timestamp)
    ORDER BY timestamp
  ) AS tx_of_day

FROM transactions
WINDOW w AS (PARTITION BY cardholder_id ORDER BY timestamp)
ORDER BY cardholder_id, timestamp;

И после этого уже прогонять проверки с помощью WHERE:

SELECT *
FROM tx_with_windows
WHERE tx_of_day >= 5
  AND time_since_last < INTERVAL '60 seconds'
  AND merchant_change = 'changed';

Главное — не переусердствовать и помнить, что каждый сигнал по отдельности, как правило, ничего не доказывает: и обычному человеку может понадобиться снять деньги с карты несколько раз подряд или сбегать в магазин посреди ночи. Чтобы отсеять честных пользователей от мошенников, нужно смотреть на несколько параметров в совокупности.

Читать полностью…

Если что-то не ломалось, это надо починить с помощью ИИ
Курсор мыши уже много лет существует в почти неизменном виде. Функционал у него тоже стабильный — кликать, выделять, перетаскивать объекты. Вот последнее и хотят изменить в DeepMind. Их улучшенный ИИ-курсор может стать инструментом, который делает проще взаимодействие человека и искусственного интеллекта.

🔵 Первого он избавляет от необходимости переключаться между вкладками и программами или писать длинные промпты. Вместо этого можно просто кликнуть мышкой на объект на экране и дать команду голосом: «Убери это», «Перепиши этот текст по-человечески», «Объедини эти столбцы в таблице».
🔵Второму он дает контекст. ИИ получает запрос от пользователя и «видит» не только объект, который нужно изменить, но все что вокруг него.

Таким образом можно отредактировать текст, картинку или таблицу, попросить ИИ прокомментировать какой-то объект на экране, перевести незнакомое слово или даже выполнить задачу посложнее. В статье приводят пример, где пользователь выделяет название кафе на кадре из видео и просит забронировать там столик на завтра.

Обновление уже выкатывают в Chrome и на ноутбуках Googlebook, протестировать ИИ-функции также можно в Google AI Studio, правда, есть региональные ограничения.

Как вам такая идея? Стали бы пользоваться?

Читать полностью…

Шахматы, из которых убрали все лишнее
Шахматы — это, конечно, прекрасная игра, но не кажется ли вам, что в них слишком много всего? Все эти фигуры, доска огромная, ну куда это все?

Почему бы не отбросить всю эту мишуру и не оставить только самое главное: один ряд, три фигуры у каждого игрока, которые могут двигаться вперед или назад, восемь клеток. Получатся прекрасные в своей простоте одномерные шахматы.

🔜 У игрока есть ладья, король и конь. Последнему негде ходить буквой Г, но он может двигаться на две клетки вперед и перепрыгивать через чужие фигуры. Задача — поставить мат королю противника, за которого играет ИИ.

Единственный минус одномерных шахмат — возможных стратегий в них чуть-чуть поменьше, чем в обычных, но некоторая вариативность все же присутствует.

А если для вас это слишком просто, то напомним, что недавно писали про шахматы на SQL.

Читать полностью…

Периодическаяя таблица ИИ-стартапов
ИИ с нам уже достаточно долго, чтобы вокруг него выросла целая индустрия с разными направлениями — какие-то все еще бурно растут, а какие-то уже даже стабилизируются.

Это хорошо видно на визуализации, опубликованной на Tableau Public. Автор свел воедино данные об успехах и развитии ИИ-стартапов из нескольких категорйи за год, с февраля 2025 по февраль 2026.

Он выделил 4 большие группы ИИ-компаний:
🔵Базовый уровень — разрабатывают сами модели (OpenAI, Anthropic) и ИИ-инфраструктуру (Databricks).
🔵Горизонтальный уровень — создают инструменты для широкого списка задач, которые могут использоваться в разных сферах: от написания кода до генерации картинок и музыки.
🔵Вертикальный уровень — разрабатывают узкоспециализированные инструменты, которые применяются в медицине, юриспруденции, научных исследованиях и так далее.
🔵Передовые технологии — робототехника, кибербезопасность, умные голосовые помощники.

На инфографике можно отследить основные тренды. На базовом уровне все стабильно, узкоспециализированный ИИ уверенно набирает обороты, а те, кто делает агентов и инструменты для разработчиков, переживают взрывной рост. Последняя разношерстная категория «передовых» стартапов тоже быстро растет и даже обгоняет некоторых ветеранов».

А какие тренды на ИИ-рынке заметили вы?

Читать полностью…

А нужна ли вам база данных?
Любой бизнес так или иначе генерирует и собирает самые разные данные, которые надо где-то хранить — в идеале так, чтобы еще и обеспечить к ним удобный доступ.Самое логичное решение этой задачи — развернуть базу данных.

А что если попробовать без нее?
По сути, данные в базе — это обычные файлы, с которыми вполне можно работать напрямую, без дополнительного слоя БДшной логики сверху. Вопрос только в том, будет ли это удобнее и быстрее? Ответ нашли ребята из DBPro — приложения по управлению базами данных.

Они протестировали разные способы найти данные внутри простых JSONL-файлов на трех датасетах — с 1000, 100 000 и 1 000 000 записей:
🔵Линейный поиск — каждый запрос читает весь файл целиком от первой до последней строки.
🔵Загрузка в память — при запуске приложения файл читается один раз, данные сохраняются в хэше, и поиск ведется по нему.
🔵Бинарный поиск по индексу — данные хранятся на диске и сортируются по Id, на основе чего и создается индекс.
🔵SQLite — собственно, классический вариант работы с данными через СУБД.

Вы уже, наверное, можете догадаться, что было в результатах, хотя бы частично: SQLite одинаково легко справляется что с 1000, что с 1 000 000 записей, а вот линейный поиск на больших датасетах позиции резко сдает. А вот то было неожиданно, так это то, что загрузка в память и бинарный поиск оказывались быстрее SQLite.

SQLite обрабатывала стабильные 25-26 тысяч запросов в секунду, бинарный поиск — до 45 тысяч, а поиск в памяти — до 169 тысяч. Этого не просто достаточно для большинства сайтов или приложений — многие и близко не подходят к такому объему.

Но надо учитывать, что эксперименте проводили на простых запросах, в которых не приходилось искать данные по нескольким полям сразу, объединять таблицы и применять другие интересные функции. То есть при всей простоте реализации и высокой производительности, способы применения ограничены проектами без сложной архитектуры, где не нужно работать с аналитикой.

🔜 В итоге эксперимент не столько убеждает срочно отказаться от использования БД, сколько подталкивает почаще мыслить нестандартно и смотреть критически даже на вещи, которые кажутся очевидными.

Читать полностью…

OpenAI представила Images 2.0
Это новая «думающая» модель для генерации изображений. Вместо тысячи слов — одна картинка, которую она сделала сама целиком, включая текст.

Эх, уходит эпоха мемов со смешной кривой кириллицей на ИИ-картинках.

Главные особенности модели по сравнению с предыдущей версией:
🔵Точнее следует промптам и за счет этого дает пользователю больше контроля над процессом генерации изображения.
🔵Знает больше языков, включая японский, хинди и, как видите, русский.
🔵Лучше придерживается заданного стиля — и реалистичную фотографию сделает и страничку из манги.
🔵В целом серьезнее подходит к задачам за счет умения «рассуждать» — может искать информацию в интернете, создавать сразу несколько изображений, рисовать схемы и инфографики. Хотя с очень уж сложными задачами она еще справляется неидеально. В качестве примера таких задач приводят инструкции по сборке оригами или изображения с большим количеством мелких деталей.

Модель доступна бесплатно, так что ничто не мешает потестить, что еще она умеет.

Читать полностью…

Fine Day Online 2026 — ежегодная онлайн-конференция про BI
22 апреля | 15:00 МСК | Онлайн

Данные есть — чуда нет.

Дашборды построены, хранилища заполнены, а бизнес по-прежнему принимает решения «на ощущениях».

GlowByte и FanRuan собрали практиков, которые с этим справились — и готовы рассказать как.

Программа:
🔵От сбора данных к ИИ-инсайтам
Вилл Ченг, FanRuan
🔵Интеграция FanRuan + дата-каталог DataHub
Дмитрий Конюхов, Галамарт
🔵Как сделать 1 500 дашбордов удобными и востребованными для 2 500 пользователей и 200 разработчиков
Семён Юников, Уралсиб
🔵«Теневое» хранилище данных: побочный эффект аналитики самообслуживания
Пётр Гордиенко, ОТП
🔵Миграция FineBI 6.0 → 7.0: грабли и выводы
Евгений Иванов, ОТП

Для кого: руководители и специалисты по аналитике и работе с данными, BI-разработчики, продуктовые и бизнес-аналитики.
~3 часа. Бесплатно. Без воды.

🔜 Регистрация

Читать полностью…

Как ИИ меняет аналитику
Нет, речь не про то, как он отнимает у кого-нибудь работу.

Ксения Бокша из OneData VK поделилась наблюдениями о том, как сейчас развивается дата-сфера.

Сегодня выделяются 4 крупных тренда:
🔵Демократизация аналитики. Знать SQL, чтобы залезть в БД за выгрузкой, больше необязательно — теперь вопрос решается через отправку запроса на естественном языке к ИИ.
🔵Автоматизация процессов и избавление от рутины, за которые компании платят растущими рисками. Хотя ИИ снимает нагрузку с сотрудников, растет риск ошибок из-за галлюцинаций, которыми искусственный интеллект до сих пор грешит.
🔵Централизация дата-инфраструкутры. ИИ с децентрализованными системами не дружит: для обучения ему нужно, чтобы весь контекст лежал в одном месте.
🔵Смещение акцента на качество, а не на количество. Очистить «грязные» данные дешевле, чем разбираться с ошибками, которые наделает ИИ на их основе.

🔜 Следующий шаг — это переход к системам с автономными ИИ-агентами. Люди будут делать еще меньше работы руками и больше управлять, обучать и контролировать.

Читать полностью…

Магазин на SQLite
Без мам, пап и кредитов вездесущего PostgeSQL.

Команда магазина, которым полностью управляют ИИ-агенты, рассказала, как обходится один SQLite и не жалуется.

Текст в блоге, кажется, тоже писал ИИ, но кое-что интересное из него можно почерпнуть.
🔵У них 4 БД: основная данными о заказах и покупателях, кеш, очередь задач и ответственная за Action Cable. Все хранятся в одном томе Docker.
🔵По умолчанию, когда один человек делает запись, SQLite блокирует БД для всех остальных. Это не слишком удобно для сайта, который обрабатывает множество запросов одновременно. Выход нашли с помощью WAL: новые записи добавляются в файл .wal, а не в БД напрямую. Ничего не блокируется и не мешает пользователям.
🔵Единственная серьезная проблема, с которой команда столкнулась из-за ограничений SQLite, упомянутая в тексте, — потеряли два заказа, которые потом нашли в таблице sqlite_sequence. Виной были слишком частые обновления, из-за которых записи о заказах не сохранились в базе.

В итоге получается, что у SQLite есть свои нюансы, но для небольшого сайта — это вполне жизнеспособное решение. Как вам такая идея, стали бы делать интернет-магазин на этой СУБД?

Читать полностью…

В Японии ИИ не отнимает работу у людей…
…потому что отнимать не у кого.

Страна стареет, рождаемость падает, и работоспособного населения становится все меньше. В таких условиях внедрение ИИ в работу происходит не из желания сэкономить или не отстать от технологической гонки, как на Западе, а от необходимости, рассказывает портал TechCrunch.

🔜 Но у Японии свой путь — здесь делают ставку на «физический» ИИ. Роботов, то есть, которыми страна всегда славилась. Министерство торговли, экономики и промышленности обещает к 2040 году занять занять 40% мирового рынка ИИ-робототехники.

Выглядит реалистично — экспертиза в создании железа уже есть, осталось только прокачаться в том, в чем традиционно были сильнее США: разработка программного обеспечения, экосистем и платформ.

Возможно, здесь поможет любопытная «гибридная» система, которая формируется на рынке Японии. Если на Западе каждый сам за себя и в лучшем случае перспективную маленькую компанию могут просто перекупить, то здесь корпорации охотно кооперируются с молодыми стартами. В этом симбиозе условные Toyota и Mitsubishi отвечают за производство, внедрение и дистрибуцию, а их младшие партнеры — за инновации и эксперименты.

Читать полностью…

Тяните карту
Устали принимать решения на основе данных и аналитики? Не можете больше смотреть на дашборды и обсуждать планы на бесконечных совещаниях?

Тогда спросите у карт, что делать!

Понимаем, что не у всех есть колода под рукой, и поэтому предлагаем специальный сервис.

Выбираете, сколько карт тянуть, суть задачи (выпуск продукта, запуск теста, закрытие проекта и так далее) и свою роль (аналитик, руководитель, инженер или уборщица тетя Маша, которая проходила мимо), ну а сервис выдает вам расклад с расшифровкой. Есть даже версия на русском.

Может быть, не самый оптимальный способ решить, что дальше делать со своим проектом, зато быстрый.

Читать полностью…

Так себе первое апреля у Anthropic
Пока мир отмечает День смеха, Anthropic не до шуток— 31 марта они случайно слили исходный код Claude, отправив в пакете npm файл .map.

Меры уже приняли, но энтузиасты успели заглянуть внутрь и найти там много интересного:
🔵Механизм отправки ложных описаний инструментов Claude в запросах API. Они нужны, чтобы «отравить» данные, если кто-то попытается собирать их для тренировки своей модели.
🔵Режим, который запрещает Claude упоминать Anthropic, ее проекты (включая кодовые названия), названия репозиториев или каналов в Slack.
🔵Режим «обнаружения недовольства», который фиксирует ругательства или другие выражения разочарования работой модели в ответах пользователей.
🔵Пока не анонсированный официально агентский режим под названием KAIROS.
🔵ИИ-тамагочи, который генерируется на основе id пользователя. Предусмотрены несколько видов «питомцев» с разными уровнями редкости.

А как у вас 1 проходит первое апреля? Лучше, чем у Anthropic?

Читать полностью…

«Одной математики и технологий мало — нужен еще и здравый смысл»: как работают платформы для экспериментов
Рынок сервисов для проведения и анализа экспериментов — молодой и пока небольшой. Хотя спрос на такие услуги высок и постоянно растет, игроков, как в России, так и за ее пределами, не так уж и много. Тем интереснее смотреть, как он развивается прямо у нас на глазах. Про реалии рынка сейчас и перспективы в будущем, рассказывает гость подкаста Data Heroes — Виталий Черемисинов.

Виталий — один из со-основателей EXPF Sigma, платформы для экспериментов, которую в прошлом году приобрела Авито Тех для развития своего проекта Trisigma.

Что обсудили в выпуске?
🔵Можно ли сохранить свободу в принятии решений и контроль над своим продуктом, переходя «под крыло» корпорации?
🔵Как работают маркетинг и привлечение клиентов в такой специфической сфере — и кто вообще главные заказчики и пользователи платформ для экспериментов?
🔵Чем российский рынок отличается от западного, и почему у нас не любят облачные сервисы?
🔵Кто главные игроки на российском и западном рынках, и за чьими успехами стоит следить?
🔵Почему иногда главный конкурент платформы для экспериментов — это не другой поставщик, а внутренний эксперт компании-заказчика?

Смотреть: YouTube, VK Видео (будет чуть позже)
Слушать: Apple Podcasts, Яндекс Музыка

Читать полностью…

Сколько денег приносит ИИ?
Amazon, Google, Microsoft и другие технокомпании вкладывают в ИИ огромные деньги: они выпускают все новые продукты на его основе и активно — иногда слишком — продвигают их среди клиентов и даже собственных сотрудников. Учитывая их рвение, может показаться, что это приносит им большие доходы, но, кажется, это не так. По крайней мере пока.

🔜 Здесь собрали данные о затратах и прибылях передовых ИИ-компаний: кроме уже упомянутых, там есть запрещенная в России Meta, Nvidia, OpenAI, Anthropic, Oracle, xAI, Mistral, Cohere и Deepseek.

В плюсе пока только Nvidia, которая с 2023 заработала на ИИ-чипах 253 миллиардов. Никто больше к таким результатам даже не приблизился, и в основном все в глубоком минусе.

Выглядит не очень, но стоит учитывать три фактора:
🔵На графиках только затраты и доходы, связанные с ИИ, а не финансовые показатели компании в целом. То есть Copilot не привел Microsoft к банкротству.
🔵Цифры приблизительные и основанные во многом на предположениях, оценках экспертов и слитых данных. Список источников внизу страницы.
🔵Многие денежные потоки в индустрии движутся по кругу: от Google в Anthropic, от Anthropic в Nvidia и от Nvidia в Google. Это тоже влияет на точность оценки прибыльности ИИ-проектов.

В любом случае, выглядят данные любопытно и доля правды в них точно есть. Отсюда вопрос: как думаете, когда ИИ начнет окупаться?

Читать полностью…

ИИ-поиск, ИИ-почта, ИИ-документы
Рассказываем про интересные новости с Google I/O 2026. Если кратко: искусственный интеллект становится неотъемлемой частью всех продуктов и сервисов компании.

🔜 ИИ станет ключевым компонентом Поиска. Получится что-то среднее между привычным поиском и ИИ-чатботом, которому теперь можно будет давать не просто ключевые слова, а подробные запросы, задавать уточняющие вопросы в блоке «Обзор от ИИ», создавать поисковых агентов.

То есть не просто написать «куплю гараж», а подробно описать, где вы живете, какая у вас машина и какой гараж вам нужен. Google это все обработает, выдаст подробный ответ вместо со стандартной поисковой выдачей и возможно даже что-нибудь накодит или визуализирует — это он тоже теперь умеет. Даже если вы ничего не найдете, агент продолжит шерстить интернет в поисках подходящего гаража и пришлет оповещение, если вдруг найдет.

Google называет это самым масштабным обновлением Поиска за 25 лет. Выкатывать его начнут уже сегодня, для всех стран и языков.

🔜 ИИ-помощников получат и другие сервисы. В Gmail вместо того, чтобы по старинке искать письмо в ящике, пользователь сможет просто задать вопрос голосом, например: «Во сколько у меня самолет?» ИИ найдет билет и напомнит время и дату. Главное тут, чтобы он ничего не перепутал и не нагаллюцинировал. А в Google Docs можно будет просто надиктовать все, что вы хотите записать, а ИИ сам это все структурирует и красиво оформит, еще и подтянет данные из других сервисов и файлов, если понадобится.

🔜 Также представили Gemini Omni, которая умеет генерировать и редактировать видео в разных стилях на основе текстовых промптов, изображений или других видеороликов. Первая модель из линейки, Gemini Omni Flash, доступна подписчикам Google AI Plus, Pro и Ultra. На следующей неделе ее смогут протестировать пользователи YouTube.

Больше ИИ-новостей — в блоге компании. Там рассказали также про новую Gemini 3.5, умные очки, которые поступят в продажу осенью, ИИ-инструменты для научных исследований и многое другое. А что вам больше всего запомнилось на Google I/O?

Читать полностью…

ИИтальянская забастовка
Простите за каламбур в заголовке, но в пятницу же можно, правда?

🔜 Руководство Amazon подталкивает сотрудников к автоматизации работы через создание агентов с помощью инструмента MeshClaw — нетрудно догадаться, что он вдохновлен нашумевшим этой зимой OpenClaw. Хотя в компании заявили, что активность использования ИИ не будет учитываться при оценке качества работы, многие в это не верят. Сотрудники Amazon опасаются негативных последствий, если не продемонстрируют, с каким энтузиазмом они внедрили новую технологию в свои процессы.

Это все привело к тому, что люди начали использовать агентов везде, где только можно, даже если не нужно. Таким образом они «накручивают» число потраченных токенов и поднимают статистику уровня внедрения ИИ по компании. Такая вот итальянская забастовка в киберпанке.

🔜 Помимо сомнительной эффективности, такой подход к работе несет и риски для кибербезопасности. MeshClaw — очень многофункциональный инструмент, который во внутренних документах описали так:

Ночью он «спит», чтобы объединить все, чему научился, следит за вашими деплоями, пока вы на встречах, и разбирает вашу почту еще до того, как вы проснетесь

В общем, он может интегрироваться во все процессы и действовать автономно. Вкупе с излишне активным применением, чтобы угодить руководству, это вызывает опасения, что в какой-то момент он может сделать что-нибудь не то.

Ждем новостей, как он снес базу и не оставил резервных копий по примеру Claude?

Читать полностью…

А вы когда-нибудь задумывались, что такое Copilot?
Начинаем неделю с любопытной визуализации — и для разнообразия она даже не с Tableau Public!

Как и остальные техногиганты, Microsoft активно включилась в ИИ-гонку. Компания сделала ставку на Copilot — спорный продукт, который чаще всего попадает в новости, потому что им в очередной раз кто-то недоволен.

🔜 Но главный вопрос не «что не так с Copilot», а что такое Copilot? Первый же запрос в Google ведет на страницу ИИ-чатбота, но если копнуть глубже, все оказывается намного запутаннее.

Конечно, у OpenAI и Anthropic тоже много разных продуктов, которые часто упоминают под общими, широко известными названиями ChatGPT или Claude. Так что нет ничего удивительного, что и Copilot — это больше, чем один-единственный ИИ-ассистент. Удивительно количество всевозможных сущностей, объединенных этим названием — 80. Возможно, уже чуть больше, если Microsoft запустили что-нибудь новенькое, или меньше, если наоборот прикрыли.

🔜 Полный список на картинке выше. Есть и интерактивный вариант, на котором легче отследить связи между разными сервисами, которые каким-либо образом связаны друг с другом.

А вы пользуетесь Copilot (любым)?

Читать полностью…

Сделай сам: мини-курс по обучению ИИ с нуля
Лучший способ разобраться, как что-то работает — попробовать сделать это самому. С языковыми моделями это тоже работает.

🔜 На github выложили мини-курс, где автор предлагает собрать GPT своими руками, чтобы понять, как устроены современные LLM внутри. Идея проекта в том, что вместо использования готовых библиотек вроде Hugging Face или LangChain написать почти все основные части модели самостоятельно. Для успешного прохождения понадобится только знание Python — опыт работы с ИИ и машинным обучением не обязателен.

Курс состоит из шести уроков, за время которых вы напишете токенизатор, познакомьтесь с трансформерной архитектурой, выстроите цикл обучения и в конце концов получите модель, которая пишет стихи почти как Шекспир.

Читать полностью…

С Днем труда, дорогие подписчики!
В честь праздника принесли вам тематический плагин Endless Toil («бесконечный труд»). Если запустить его с Codex, Claude или Cursor, он будет издавать страдальческие стенания по мере того, как ИИ продирается через ваш код.

Звук и правда душераздирающий и позволяет в полной мере прочувствовать всю тяжесть ИИ-труда.

Читать полностью…

Приближается дефицит ИИ?
Взрывной рост ИИ столкнулся с серьезным препятствием — таким же взрывным ростом цен на железо и недостатком вычислительных мощностей. Стоимость аренды часа использования ИИ-чипов NVIDIA Blackwell подскочила на 48% по сравнению с тем, что было еще в начале года. Дата-центры в США, мало того что перегружены, так еще и встречают постоянное — и объяснимое — сопротивление местных жителей, которые выступают против их строительства.

Если тенденция сохранится, то рынок неизбежно изменится.
🔵Доступ к самым продвинутым и умным моделям будет ограничен. Mythos, новая нашумевшая модель от Anthropic, которой те поделились с достаточно небольшим количеством компаний, тому пример.
🔵Бизнесам, полагающимся на ИИ в работе, и разработчикам ИИ-продуктов придется тщательнее отбирать модели и искать, где можно сэкономить. Возможно, вместо «рассуждающих» флагманов придется задуматься о небольших, локальных опциях.
🔵Рост цен на железо и поддержание инфраструктуры приведет к росту цен на использование ИИ — а значит, и компаниям, которые построили вокруг него свои продукты, придется поднимать цены.

Только мы все привыкли к ИИ, как тут же появился риск, что он станет только для богатых. 😕

Читать полностью…

ИИ, который работает для бизнеса
Бронируйте слот в календаре! 🔥

28 апреля в 12:00 МСК пройдет KARPOV.CONF 2026 — большая онлайн-конференция от karpovꓸcourses про работу с ИИ.

Там обсудят все, что действительно важно сегодня: как компании внедряют ИИ в свои процессы, какие задачи он решает и какой результат это дает на практике. Среди спикеров — эксперты из топовых российских компаний, которые работают с ИИ не в теории, а каждый день.

На конференции не будет обзорных докладов и пересказа очевидных вещей. Только реальные кейсы, цифры и выводы:
🔵какие решения действительно работают;
🔵где ИИ дает ощутимый эффект;
🔵с какими ограничениями и рисками сталкиваются команды;
🔵какие ошибки допускают на проектах и как их избежать.

Это возможность за короткое время получить концентрат практического опыта и посмотреть на ИИ без иллюзий — через реальные задачи бизнеса.

🔜 Зарегистрироваться

Читать полностью…

Хэй, ребята, Коля на связи 🙂
Планирую дать вам немного апдейтов от первого лица в ближайших постах.

Главное: Valiotti Analytics — все. Теперь вместо нее Valiotti Data. К этой трансформации мы шли 7 лет, и причин у нее несколько.

Первая: мир сильно изменился. Последний год мы в агентстве чувствовали, что стагнируем, вся сфера аналитики коммодитизируется, а стоимость услуг падает. После бума курсов появилось огромное количество новых кадров, а мы получили перегретый рынок.

Нашими основными рынками всегда были США и Европа, но на них сейчас царит жесткая конкуренция с кандидатами из постсоветского пространства и азиатских регионов. Они за работу просят меньше, чем мы, и, соответственно, борьбу с ними мы проигрываем. И хотя мы никогда не целились в низкоценовой сегмент и работали с крупными компаниями, у которых есть деньги на качественные услуги, есть и другая проблема.

Вторая причина — это ИИ. Уже сегодня огромное количество работы я лично, мои коллеги и все наши клиенты могут делегировать искусственному интеллекту.

Наше агентство специализировалась на чисто исполнительской работе: мы приходили как толковые руки и помогали компании настроить дашборды, отчеты, инжиниринг, хранилище. Такой подход больше не работает, и даже само понятие «аналитика» меняется и может исчезнуть вовсе. Написать SQL-запрос или код на Python — это больше не серьезная задача, под которую надо нанимать специалиста.

На этом фоне я нашел для себя новую роль: fractional CDO или руководителя по данным на неполный день. Я прихожу и беру на себя ответственность за все, что происходит с данными и аналитикой в компании. Эта должность подразумевает, что человек должен мыслить инструментами, ресурсами, проблемами и задачами, которые помогают бизнесу расти. Она тоже сильно изменилась по сравнению с тем, что было раньше: сегодня, используя ИИ, я могу выполнить построение аудита и дорожной карты для клиента в разы быстрее, чем пару лет назад. Я в этой роли намного счастливее, чем когда я был просто менеджером агентства, потому что воочию вижу результат своей работы, но это отдельная история.

Главное, что на это есть спрос: людям нужны не просто исполнители, а толковые умы, которые готовы взять на себя ответственность. Когда я пришел к этому осознанию, я понял, что надо полностью менять модель бизнеса и взять этот функционал за основу. И теперь моя компания фокусируется на работу с данными в целом, а не только на аналитику, и логичным решением стала и смена позиционирования. В совокупности, все это повлекло переосмысление бренда и стека технологий и услуг, которые мы предлагаем.

Заходите на обновленный сайт — там все подробности.

P.S. Скоро расскажу еще о ряде проектов, которые делаем

Читать полностью…

Что еще умеет SQLite
Раз уж заговорили про эту СУБД в прошлом посте, давайте посмотрим, как еще интересные функции и возможности у нее есть, о которых кто-то может не знать.

Нашли подборку примеров. Кроме уже знакомого WAL, там упомянуты:
🔵Работа с файлами JSON: SQLite умеет хранить их прямо в таблицах и отправлять к ним запросы.
🔵Полнотекстовый поиск с с ранжированием, поиском по фразе или части слова — для этого понадобится расширение FTS5.
🔵Обработка сложных аналитических запросов с применением оконных функций и общих табличных выражений.
🔵«Строгие» таблицы, как в PostgreSQL и других классических СУБД. — их добавили в дополнение к динамической типизации, которой известна SQLite.
🔵Виртуальные столбцы, в которых можно хранить производные данные (например, результаты вычислений) рядом с исходными, не удаляя, изменяя или дублируя их.

А какие полезные функции SQLite вы знаете?

Читать полностью…

DOOM в DNS
Неисчислимы способы запустить DOOM на всех возможных языках программирования и устройствах. И вот к ним добавился еще один.

У DNS есть тип записей .txt, в которых теоретически должна содержаться информация о домене. На практике туда можно занести любой текст объемом до 2000 знаков и «распространять» его через Cloudflare.

Так можно напилить DOOM на 1964 маленьких кусочков и раскидать по файлаv DNS TXT. Затем надо будет написать код на PowerShell, чтобы он собрал эту мозаику обратно. Итоговый .wad-файл на диск не записывается, игра запускается прямо из памяти. Единственный недостаток в том, что аудио из нее пришлось вырезать, чтобы уменьшить размер.

Читать полностью…

Для тех, кто любит шахматы и SQL
Теперь вы можете играть в шахматы на SQL. Да, этот язык настолько могуч, что позволяет собрать таблицу-шахматную доску и двигать по ней фигуры.

Чтобы доска была похожа на доску, надо трансформировать строки в колонки с помощью условной агрегации:

--Создаем таблицу и расставляем на ней фигуры — белые в двух верхних рядах, черные в нижних
DROP TABLE IF EXISTS board;
CREATE TABLE board (rank INTEGER, file INTEGER, piece TEXT);
INSERT INTO board (rank, file, piece) VALUES

(1, 1, '♖'), (1, 2, '♘'), (1, 3, '♗'), (1, 4, '♕'), (1, 5, '♔'), (1, 6, '♗'), (1, 7, '♘'), (1, 8, '♖'),
(2, 1, '♙'), (2, 2, '♙'), (2, 3, '♙'), (2, 4, '♙'), (2, 5, '♙'), (2, 6, '♙'), (2, 7, '♙'), (2, 8, '♙'),
(7, 1, '♟'), (7, 2, '♟'), (7, 3, '♟'), (7, 4, '♟'), (7, 5, '♟'), (7, 6, '♟'), (7, 7, '♟'), (7, 8, '♟'),
(8, 1, '♜'), (8, 2, '♞'), (8, 3, '♝'), (8, 4, '♛'), (8, 5, '♚'), (8, 6, '♝'), (8, 7, '♞'), (8, 8, '♜');

-- Превращаем таблицу в расчерченную доску 8х8
WITH full_board AS (
  SELECT r.rank, f.file, b.piece
  FROM (SELECT 1 AS rank UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8) r
  CROSS JOIN (SELECT 1 AS file UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8) f
  LEFT JOIN board b ON r.rank = b.rank AND f.file = b.file
)
SELECT
  rank,
  MAX(CASE WHEN file = 1 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS a,
  MAX(CASE WHEN file = 2 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS b,
  MAX(CASE WHEN file = 3 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS c,
  MAX(CASE WHEN file = 4 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS d,
  MAX(CASE WHEN file = 5 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS e,
  MAX(CASE WHEN file = 6 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS f,
  MAX(CASE WHEN file = 7 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS g,
  MAX(CASE WHEN file = 8 THEN COALESCE(piece, '·') END) AS h
FROM full_board
GROUP BY rank
ORDER BY rank DESC;

Чтобы передвинуть фигуру, надо удалить ее из старой клетки и вставить в новую:

DELETE FROM board WHERE rank = 2 AND file = 5;  -- Пешка с е2…
INSERT INTO board VALUES (4, 5, '♙');            -- …перемещается на е4.

Готово, у вас есть SQL-шахматы, а значит, вам никогда не будет скучно на работе. Если играть не с кем, то можно разыграть в соло какую-нибудь классическую партию — автор идеи привел в своем блоге несколько примеров.

Читать полностью…

Что бы мы делали, если бы сейчас выбирали STEM-вуз?
Думаем, в первую очередь поменяли бы сам подход к выбору. Раньше логика была довольно простой: ищешь сильный вуз, поступаешь на понятное направление и дальше идешь по заданной траектории. Но сейчас ситуация иная, вспомнить хотя бы исследование о подготовке ИИ-специалистов и о том, что требования к ним меняются быстрее, чем обновляются учебные программы. Это понятно и экспертам, и самим абитуриентам.

В США, например, классические computer science-направления уже теряют часть набора, а интерес всё заметнее смещается в сторону AI-программ. Видно, что для абитуриентов всё важнее становится актуальность треков и связь с тем, как реально меняется технологический рынок.

И если быть в числе тех, кто выбирает направление в IT и AI, нужно смотреть на несколько вещей:
🔵есть ли в обучении реальные задачи из индустрии, помимо учебных кейсов,
🔵кто участвует в разработке программы — только вуз или ещё и компании,
🔵есть ли возможность работать с практикующими специалистами, а не только с преподавателями-теоретиками.

Потому что именно в таких условиях быстрее осваиваются навыки, которые реально применяются в работе.

Отсюда и интерес к программам, которые изначально строятся в связке с индустрией. Тот же ШАД Яндекса один из первых вместе с вузами открыл совместные магистратуры. В таких программах обычно сочетается фундаментальная математическая база университета и работа с актуальными задачами в ML и AI, которые используются специалистами на практике.

Поэтому, если смотреть на магистратуры сегодня, важно то, как именно они устроены внутри: есть ли в программе сильная теоретическая основа и при этом доступ к современным подходам и задачам из индустрии. Именно в таких сочетаниях чаще всего и появляется возможность не просто углубить знания, а разобраться, как они применяются в реальной работе.

Читать полностью…

Начинаем неделю продуктивно — с погружения в CDRT
CRDT расшифровывается как Conflict-free Replicated Data Type или «Тип данных с репликацией без конфликтов». Это то способ хранения и синхронизации данных между несколькими устройствами. Это он позволяет совместно редактировать файлы нескольким людям одновременно, как в Notion, Evernote и других подобных сервисах.

CRDT фиксирует и автоматически объединяет все изменения, не допуская конфликтов или потери информации — отсюда и название, собственно. Если хотите разобраться подробнее, как это работает, то у нас для вас есть пара полезных ссылок.
🔵Интерактивное введение — длинный пост с примерами кода и да, как можно догадаться, интерактивными элементами, на примере которых объясняются ключевые принципы: например, как данные синхронизируются несмотря на задержки или проблемы со связью.
🔵Создание редактора для пиксель-арта для совместной работы — продолжение первого поста, где вы сможете отточить полученные знания (и порисовать заодно).

Читать полностью…

Sora все
Возможно, теперь ИИ-видео с кроликами на батуте или трагичными историями мультяшных котов станет меньше: OpenAI объявила о закрытии Sora, нейросети для генерации видео. В посте с новостью обещали в ближайшее время рассказать, что произойдет с приложением и API, а также что делать пользователям, которые хотят сохранить свои проекты.

Сейчас компания делает ставку на корпоративный сегмент и разработку ИИ-агентов, и Sora в эти планы, очевидно, не вписывается.

Уже появились новости, что это решение приведет к разрыву сделки между OpenAI и Disney, заключенной в декабре прошлого года.

Читать полностью…