🚀 GigaChat 3.1 Ultra и GigaChat 3.1 Lightning в опенсорс под MIT лицензией!

Обе модели
• Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами
• MoE + MTP + MLA
• Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang

Код и веса уже на платформе GitVerse.

Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками.
В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.

Читать полностью…

Claude Code c моделью Opus 4.6 очень круто. Но даже за тариф в 200$ в месяц вам будет не хватать, особенно если вы очень любознательный и изобретательный человек=)

В итоге я пришел к выводу, что Cursor пока является самым эффективным и за 20$ в месяц в режиме Auto не будет никаких проблем на квоты. С недавних пор я стал использовать Cursor CLI - agent. Он работает достаточно хорошо.

За март я потратил 1000$+ через API Anthropic и решил урезать пользование.

У меня есть несколько edge кейсов, когда я не могу использовать на windows машинах Cursor/Claude Code и мне приходится через Kilo Code плагин в VSCode через OpenRouter подключаться к Anthropic API, чтобы в режиме YOLO творить🪄

А на чем вы остановились? Недавно попался пост про ситуацию с отечественными AI клиентами - ChatGPT, Claude и Gemini запретят в России. Альтернатива — «суверенные» модели, но ими не пользуются даже в компаниях, где они разработаны

Все кого я знаю, все используют Cursor или Claude Code за 200$. Cursor еще удобен, что можно сразу на год купить за 25т рублей и не знать проблем, я уже купил всем родственникам таким образом🏆

Читать полностью…

Dimensional Modeling 101 - статья про самый популярный и простой вид моделирования данных внутри хранилища данных.

Это когда 20% знаний закрывают 80% потребностей.

В статье вам напомнят теорию, и расскажут про альтернативы - Data Vault, One Big Table, Inmon Corporate Data Factory, Activity Schema.

Книги по теме:
📚The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling
📚Star Schema The Complete Reference
📚Agile Data Warehouse Design: Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema

PS моделирование данных очень трудно дается AI, так же как и system design.

Читать полностью…

Как поведёт себя аналитическая СУБД в облаке под нагрузкой? Разбор реального кейса

Selectel и СР-ТЕХ приглашают на практический вебинар, где покажут, как провели нагрузочное тестирование и масштабировали аналитический кластер на 111 узлов всего за час в облаке.

📅 31 марта, 12:00
📍 Онлайн
👥 Для дата-инженеров, архитекторов данных, DevOps и SRE-инженеров, технических руководителей

👉 Смотрите полную программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/9cja0

Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других событиях и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJx7JtH

Читать полностью…

С одного промпта Claude code создал сайт и опубликовал его на GitHub pages в моем репо.

https://dimoobraznii1986.github.io/sayward-canoe-trip/

Мы планируем ежегодный трип на каноэ🛶 по озерам Британской Колумбии и я решил собрать всю информацию по датам на сайте, что брать, как добраться, каким сидром закупаться и тп.

Если хотите присоединиться, welcome!

PS таким образом мы можете сделать бесплатный сайт для чего угодно - про себя, про свой продукт, проект, сервис и хостить совершенно бесплатно.

При желании можете добавить настоящий домен.

Читать полностью…

У меня есть один замечательный проект - миграция SQL Server на AWS. Меня позвали как эксперта сделать миграцию в non-profit около государственную конторы, которая вот-вот уйдет на забастовку со своим профсоюзом.

Мой подход:
• AWS Managed Airflow извлекаю данные из источников и пишу в Redshift
• dbt core для трансформаций, запускается с помощью AWS Airflow (читает dbt проект прям с S3)
• Один AWS аккаунт, один Redshift кластер с DEV/PROD базами данных (dbt это поддерживает из коробки)
• работать с ноутбука (IDE)
• доступ к AI (Claude Code)

Что хочет ИТ (хочет и делает):
• DMS пишет из SQL Server в S3. Пишет он CDC, то есть дописывают новые файлики в папки -> IT хочет контроль (с их слов)
• AWS Glue (python) читает и собирает эти файлы в единую таблицу и сохраняет в S3.
• Google Analytics/Survey Monkey и тп. - все должно приходить через DMS, а не напрямую. Ведь IT сделало on-premise Airflow, и они хотят и дальше его использовать -> это безопасно (с их слов)
• два AWS аккаунта DEV/PROD -> это безопасно (с их слов)
• никакого AI -> это не безопасно (с их слов)
• работать с общей виртуальной машины, чтобы к ней подключиться, мне сначала надо подключиться к другой машине и с нее уже на рабочую. Мышка там двигается по pixel…

При этом бюджет жестко ограничен. И до этого они 5 месяцев гоняли пустой кластер Redshift и сожгли 10% бюджета.

Мой подход позволит им сделать в 10 раз быстрей, эффективней и проще. Но ИТ категорически отказывается делать что-то нормальное.

Однажды я случайно ошибся Teams каналом и написал в общую группу - что-то вроде “ИТ саботируют миграцию, надо эскалировать на CIO и их нахлобучить”.

Это наверно самый грустный и смешной проект, потому что я как на машине времени отправляюсь в 90ые и строю хранилище данных партизанскими методами=)

Самое смешное, что я уже многое чего построил, но это не совпадает с их видением, и мне снова надо будет жечь токены, чтобы удовлетворить их хотелки.

Я так и не понял, зачем им AWS хранилище данных, это же небезопасно! 😞

Читать полностью…

С 2007 по 2010 я работал на ГКНПЦ им Хруничева, который строит ракеты Протон и Ангара. Работал я там на разных должностях.

Однажды был конкурс молодых специалистов и талантов, на который я записался и попал в финал, где нужно было выступать перед руководством центра.

На финале я понял, что тут серьезные проекты - чертежи, двигатели, системы и тп.

У меня был pitch про рекламу на ракете, так как космическая индустрия была очень бедная.

Мою идею все подняли на смех и мне даже было стыдно. Зато сегодня это уже ноу-хау)))

Вообще сейчас происходит бум космоса. SpaceX поменял правила игры и все ждут его IPO. Появилось огромное количество стартапов и идей.

Одна из идей это создать космический дата центер в космосе и на Луне.

Я создал канал, в котором пишу новости связанные со стартапами и монетизацией космоса - Бабки в вакууме.

Канал я создал прежде всего, потому что на этой неделе мы зарегистрировали компанию Player One и получили добро на 2млн$ как seed. Туда я скидываю все интересные новости по теме космоса.

В следующие 12 месяцев задача создать космическую компанию и запустить спутник в космос. Круг моих задач: entrepreneurship, data, AI.

Про дата инжиниринг пока без изменений, так как это мой основной источник дохода.

Читать полностью…

Data Science и Data Engineering: какое направление выбрать в 2026 году?

🎧 1 апреля пройдет День открытых дверей онлайн-магистратуры НИЯУ МИФИ «Специалист по работе с данными и ИИ» в партнёрстве с Яндекс Практикумом.

На встрече обсудят:

💙 как рост ИИ трансформируют рынок труда
💙 4 трека для развития: ML, CV, NLP и Data Engineering
💙 какие задачи усложняются и где усиливается конкуренция

И расскажут, как за 2 года освоить фундаментальную базу, собрать портфолио из проектов и получить диплом магистра без отрыва от работы.Подключайтесь онлайн 1 апреля в 19:00 мск.

🏃‍♀️ Записаться на ДОД

Читать полностью…

На NVIDIA GTC CEO NVIDIA Дженсен Хуанг назвал структурированные данные основой ИИ и показал ключевые аналитические платформы, формирующие $120-миллиардную экосистему корпоративных данных.

Про BigData как-то не сказал ничего. Но в любом случае без инжиниринга данных никак💗

https://www.youtube.com/live/jw_o0xr8MWU?si=HJ2yW1wS0NL36-j1

Читать полностью…

На картинке анализ плана запроса в Snowflake.

Dbt модель упала из-за timeout. Попросил Claude Code посмотреть в чем дело.

Через Snowflake MCP он начал выполнять запросы и анализировать план запроса и сообщил, что у нас тут NESTED LOOP JOIN вместо HASH JOIN.

Сам поправил и проверил и сделал PR. Умничка.

PS Параллельно Claude Code
• Создает хранилище данных на AWS (Redshift, Airflow, dbt, cloud formation)
• Решает проблемы с Databricks Bundle на Azure
• Пишет документацию

Несколько абсолютно разных проектов. Но везде хороший результат, особенно в режиме YOLO.

Самое сложное это Databricks bundle, это было для меня новое, и поэтому я не могу контролировать результат, получается много ошибок, но Claude помогает изучать.

Читать полностью…

Иногда попадаются митапы с реально рабочими темами из продуктовой аналитики 🔥

18 марта пройдёт как раз такой. Это будет онлайн-встреча от Trisigma, платформы AvitoTech, и hh.ru. Судя по программе, будут разбирать довольно прикладные вещи:

— Что происходит, когда A/B-эксперименты начинают пересекаться и ломают результаты
— Как повышать эффективность рекламы через budget-split-тесты
— Зачем нужен семантический слой и как он помогает выстраивать доверие к AI-агентам

Выглядит как хороший повод послушать чужие кейсы и, возможно, что-то забрать себе в работу.

К митапу можно подключиться из любой точки мира 18 марта в 18:30 мск.
Если хотите послушать — вот ссылка на регистрацию.

Читать полностью…

В прошлом году Databricks купил Neon.

Основатели Neon:
• Никита Шамгунов - CEO и идейный вдохновитель Россиянин, PhD по Computer Science из Санкт-Петербурга
• Хейкки Линнакангас - Co-founder, Postgres-хакер
Финн, один из самых известных core committer'ов PostgreSQL с 20+ летним стажем.
• Стас Кельвич - Co-founder, инженер. Изучал физику, затем пришёл в разработку — работал в Яндексе в команде баз данных.

Команда собралась вокруг одной идеи: "что если сделать для Postgres то же, что Amazon Aurora сделала для MySQL/Postgres, но open-source и по-настоящему serverless?"

Amazon Aurora это serverless Postgres, но это как бы vendor lock.

У Neon было три основных этапа/фичи:

1️⃣Разделение слоев давало serverless-поведение: scale-to-zero, оплата только за реальное использование, "бездонное" хранилище.

2️⃣Разделение compute и storage открыло неожиданную суперспособность - branching базы данных через copy-on-write. Создать полную копию базы с данными и схемой стало бесплатным по времени и почти бесплатным по стоимости.

Кстати Snowflake zero-copy cloning имеет похожую идею copy-on-write - клон/ветка не копирует данные физически, а создаёт метаданные-указатели на те же блоки хранилища. Новые данные записываются только при изменениях. Оба мгновенные и почти бесплатные по хранилищу. Только у Neon каждая ветка это свой изолированный Postgres. Благодаря этому у каждой ветки свой compute и не влияет на продакшн базу данных.

3️⃣Neon обнаружил, что 80% баз на их платформе создаются кодом, а не людьми. AI-агенты и платформы вроде Replit Agent стали создавать тысячи эфемерных баз на лету - под каждого пользователя, под каждый эксперимент. Один инженер в Retool управлял через Neon API 300,000 Postgres-инстансов.

Для Databricks это решение понравилось, ведь они уже работаю с AI агентами, каждый агент получает свою изолированную базу данных, и сама идея Zero ETL не нова, и Neon позволяет использовать OLTP workloads и хранить данные сразу в Databricks, ведь Neon хранит данные в облачном object storage (S3/ADLS/GCS), то есть буквально в том же хранилище, что и lakehouse.

И вот Databricks закончил интеграцию и назвал продукт/фичу - Lakebase. Это Postgres версии 16/17. Так же Databricks приобрел Mooncake для лучшей интеграции Postgres с Lakehouse.

Mooncake Labs - это маленький стартап (основан в 2024 году), который сделал одну очень конкретную вещь: ⁠pg_mooncake — Postgres-расширение, которое добавляет колоночное хранилище прямо внутрь Postgres, сохраняя данные в формате Apache Iceberg/Delta Lake в object storage.

Под капотом происходит следующее:
• Данные хранятся не в Postgres heap (row-формат), а в Parquet-файлах в S3 в формате Iceberg
• Аналитические запросы выполняются через DuckDB (встроен в расширение) - векторизованный движок, заточенный под колоночное чтение

Neon дал serverless Postgres compute, но данные в нём хранились в Postgres-формате — отдельно от lakehouse.

Чтобы аналитические движки (Spark, Databricks SQL) могли их читать, нужно было либо копировать данные через ETL, либо держать два источника правды.

Mooncake закрыл этот gap: вместо того чтобы копировать данные из Postgres в lakehouse, он делает Iceberg основным хранилищем. Postgres пишет сразу в Iceberg/Parquet в S3 - и тот же файл без какого-либо ETL читают и приложения через Postgres, и аналитика через Spark.

Есть еще Synced Tables - это отдельный, более старый механизм для обратного направления: когда нужно "опустить" уже готовые аналитические данные из Unity Catalog в Lakebase, чтобы приложение могло читать их с низкой латентностью (< 10 мс) (Reverse ETL). Здесь дублирование данных неизбежно — потому что аналитический Parquet нужно переложить в row-формат Postgres для быстрых point-lookup запросов.


PS Работаю часто с Databricks, пока реальных кейсов на Lakebase Postgres не видел =/

Читать полностью…

Вы говорит AI бесполезный! Посмотрите какой bash скрипт мне он сделал! Магия!

С 8 марта девушки!💐

Читать полностью…

Реально так и есть 🔥

Читать полностью…

NVIDIA ищет архитектора орбитального дата-центра — и это не шутка

На сайте NVIDIA появилась вакансия с названием, которое ещё год назад звучало бы как фантастика: Orbital Datacenter System Architect — архитектор орбитального дата-центра. Это первая публичная вакансия такого рода от одной из крупнейших технологических компаний мира.

Что это говорит нам о планах NVIDIA?
NVIDIA не строит ракеты и не запускает спутники — но именно её GPU стоят в сердце каждого орбитального вычислительного проекта.

Starcloud уже запустил H100 на орбиту. SpaceX подала заявку в FCC на миллион спутников-дата-центров. Blue Origin, Aetherflux, Relativity Space — все они так или иначе завязаны на NVIDIA-железо. Теперь компания хочет иметь собственного человека, который понимает, как всё это работает в космосе.

Что будет делать этот специалист?
Это не просто «перенести дата-центр на орбиту». Задачи принципиально другие:
🌡️ Тепловое управление — в вакууме нет воздуха, тепло отводится только излучением. GPU греются, а охлаждать их нечем. Нужно проектировать радиаторы, тепловые трубки и всю архитектуру под законы физики открытого космоса
⚡ Энергетика — только солнечные панели, батареи и строгий энергобюджет. Никаких розеток
🛰️ Надёжность — космическая радиация убивает обычную электронику. Нужна радиационно-стойкая архитектура и системы резервирования
🔗 Связь — лазерные межспутниковые линки, задержки, пропускная способность. Как GPU-кластер общается между собой на орбите?
🏗️ Системная интеграция — как упаковать мощности уровня дата-центра в спутник весом в несколько сотен килограммов

Почему именно сейчас?
Эрик Шмидт сказал это прямо: «Через 30–36 месяцев самым экономически выгодным местом для ИИ-вычислений станет космос».

Земля заканчивается — энергосети перегружены, вода для охлаждения дефицитна, места под дата-центры нет. Орбита даёт солнечную энергию 24/7 и бесплатный вакуум для охлаждения.

NVIDIA это понимает. И теперь нанимает людей, которые превратят эту идею в железо.

https://nvidia.wd5.myworkdayjobs.com/en-US/NVIDIAExternalCareerSite/job/Orbital-Datacenter-System-Architect_JR2014044

#space #orbitaldatacenters

Читать полностью…

Vibe-coding весело, но иногда лень печатать, поэтому можно воспользоваться бесплатной программой Handy, которая запишет ваш голос и преобразует в текст. Бесплатно.

https://github.com/cjpais/Handy

А вы чем пользуетесь?

Читать полностью…

Раз уже заговорили про dimensional modelling, я написал небольшой пост, где показал как с помощью DuckDB можно выкачать данные по запускам SpaceX и сделать dimension/fact таблицы и добавить SCD тип 1, 2, 3.

Этого будет достаточно, чтобы понять концепт, заодно и DuckDB потрогать и SQL позапускать на реальных данных!

https://blog.surfalytics.com/p/practical-data-modelling-with-sql

Читать полностью…

2 апреля в Москве пройдёт конференция Data Summit 2026, на которой эксперты из Сбера, ВТБ, Росатома, VK Tech и других топ-компаний обсудят, как ИИ-технологии меняют работу с данными: от управления и безопасности до монетизации и демократизации доступа.

В программе — доклады, 4 дискуссионные сессии и 30+ реальных кейсов.

Отличное мероприятия для нетворкинга, на котором можно узнать про аналитические кейсы + чай с печеньками🍪🍪

Читать полностью…

Здесь говорят о том, как работать с данными в 2026 году ↗️

Узнайте на GoCloud 2026

9 апреля в Москве пройдет GoCloud 2026 – большая конференция про ИИ и облака от команды Cloud.ru.

Отдельный трек будет посвящен данным и аналитике: доклады о технологических трендах, простых инструментах и экономически эффективном управлении данными.

Вы узнаете:

▶️какие подходы к работе с данными станут стандартом в 2026 году
▶️как управлять разными-дата сервисами на одной платформе
▶️как быстро обрабатывать real-time данные
▶️почему ML-системы начинаются не с моделей, а с дата-инфраструктуры
▶️какие возможности дает интеграция ИИ и Spark

А еще вас ждут демо сервисов, практические воркшопы, нетворкинг и афтерпати.

👉Успейте зарегистрироваться👈

Читать полностью…

🔛 ЗАКРЫТЫЙ СТАРТ
🕳 ПЛАТФОРМЫ АРЕНДЫ GPU
➡️ 37 ₽ в час

Инвайт-код для подписчиков канала:
➡️ ROCKYOURDATA
Действует до 15 апреля, всего 50 активаций

На платформе:
⭐️RTX 5090 • 32GB GDDR7
⭐️стабильная работа без оверселлинга
⭐️живая техническая поддержка: реальные инженеры, которые помогают с настройкой и запуском

📎 GPUGO.RU

Читать полностью…

Вторая порция фоток с поездки в Калифорнию. Закончился трип в Сан Франциско. Рабочий вайб там на максималках. Люди в кафе делают презентации, общаются. Нетворкинг и жизнь кипит. Лучший город для работы и карьеры.

Пляжи и серф прям а городе. Единственное, что бросается в глаза это дома. Картонные коробочки разного цвета, возможно маленькие комнатки. В центре высокие холмы и пешком там много не походишь.

Бомжей почти не встретил, может не там ходил.

Калифорния все таки очень крутое место для жизни и работы, особенное если вы получаете FAANG зарплату или лучше 2.

Без денег лучше жить в Канаде. Тут деньги не нужны, о вас заботится государство=)

Читать полностью…

Вот и появились первые результаты использования ИИ в статье - Are AI agents actually slowing us down?

🤖 ИИ-агенты нас тормозят?
Все говорят о том, как ИИ ускоряет разработку. Но есть обратная сторона, о которой почти никто не говорит.

Что происходит на практике:
🔴 Anthropic — баг на главной странице Claude.ai, при котором текст пользователя исчезал при загрузке, существовал неделями и никто внутри компании его не замечал. При том, что 80%+ кода Anthropic генерирует сам Claude. Исправили только после публичного скандала.
🔴 Amazon — ИИ-агент Kiro вызвал 13-часовой сбой AWS: агент решил «удалить и пересоздать среду». Теперь любые изменения джунов с помощью ИИ требуют подписи сеньора.
🔴 Meta и Uber — токены ИИ учитываются при перформанс-ревью. Не используешь ИИ активно? Значит, ты «неэффективный» сотрудник. Давление на инженеров огромное — вне зависимости от качества результата.
🔴 Исследования — код, написанный с ИИ, показывает +41% code churn (строки, которые переписывают в течение двух недель). Команды тушат пожары от свежесгенерированного кода вместо того, чтобы работать над реальными задачами. Google DORA зафиксировал снижение стабильности поставок на 7.2% по мере роста использования ИИ.

Почему так происходит?
Компании измеряют количество PR и строк кода — но не качество. В итоге возникает порочный круг: больше кода → больше техдолга → медленнее разработка в долгосрочной перспективе.

Что с этим делать?
• Инженеры с сильным архитектурным мышлением становятся ценнее, чем когда-либо
• Нужны quality gates — не только покрытие тестами, но и дублирование кода, архитектурное соответствие
• Возможно, пора вернуть старые добрые практики QA
ИИ усиливает то, что уже есть в команде. Сильная культура → ускорение хорошей работы. Слабая культура → ускорение накопления техдолга.
«Скорость без качества — это просто быстрее идти не туда»

Оказалось не все так радужно с использованием ИИ, но тем не менее, руководство до сих пор настаивает на максимальном использовании.

Читать полностью…

В пятницу мы прилетели в LA и взяли машину, чтобы прокатиться до SF.

В LA было очень жарко. Мы остановились в Beverly Hills. Сам город понравился, много классных кафешек, вечером все нафокстрочены, как в Москве🚬. Куча дорогих машин, мужчины в пиджаках, девушки в вечерних платьях.

Шикарные песчаные пляжи в Santa Monica и Venice Beach. Много мексиканцев на пляжах, но не в Beverly Hills.

Первую остановку сделали в Santa Barbara. Напомнило заставку одноименного сериала. Город тихий, как будто в Мексике. Мы остановились в очень хорошем отеле. Но наша комната был сбоку от ночного клуба. До 2х ночи была дикая пати, клуб подпевал диджею. 1:30 ночи я генерил отзыв в Gemini, про отель=) хорошо, что в 2 они разошлись.

В следующем посту расскажу про SF.

Читать полностью…

Контейнерный образ — это база любого релиза ❤️

Но когда версии, доступы и безопасность пущены на самотек, команда увязает в «починке доставки» и отвлекается от развития продукта.

На вебинаре вместе с экспертом Cloud․ru вы:
▶️рассмотрите контур артефактов и разберёте, где он чаще всего ломается;

▶️научитесь загружать Docker-образы, версионировать и управлять ими в Evolution Artifact Registry;

▶️настроите приватный доступ к репозиториям и разграничение прав;

▶️включите сканирование на уязвимости и примените политики безопасности;

▶️разберете, как поддерживать порядок в реестре: политики удаления и жизненный цикл.

Вебинар будет полезен backend-разработчикам, DevOps-инженерам (сборка/доставка), архитекторам (инфраструктура/безопасность), техлидам и руководителям команд для ускорения релизов и снижения рисков ошибок.

👉Зарегистрироваться👈

Читать полностью…

Наш любимый кабанчик - 2ое издание.

Появился новый соавтор
Крис Рикомини — инженер с 15+ годами опыта в PayPal, LinkedIn и WePay, сооснователь Apache Samza и SlateDB. Его участие привнесло практический взгляд на современные облачные и стриминговые системы.

🆕 Новые темы и главы
• Глава 1 — Trade-offs in Data Systems Architecture — совершенно новая. Охватывает выбор между OLTP vs OLAP системами, облачными vs self-hosted решениями, однонодовыми vs распределёнными системами. Смещение фокуса: вместо «что такое надёжность» — «какие компромиссы делать при проектировании».
• Глава 2 — Defining Nonfunctional Requirements — как измерять производительность, моделировать нагрузку и ёмкость, справляться со сбоями и управлять сложностью.
• Векторные индексы (HNSW) — глава о хранилищах и индексах обновлена с учётом современных vector databases и алгоритмов приближённого поиска ближайших соседей.
• Облачные сервисы — значительно расширено покрытие cloud-native архитектур; Hadoop MapReduce как устаревшая технология убран или сокращён.
• Последняя глава переименована: «The Future of Data Systems» → «Doing the Right Thing» — теперь сфокусирована исключительно на этике, приватности данных и GDPR, тогда как технические тренды распределены по соответствующим главам.

Книга существенно расширена — второе издание содержит около 650 страниц (против ~562 в первом). Сравнение по количеству слов показывает прирост в 30–50% в переработанных главах.

https://www.oreilly.com/library/view/designing-data-intensive-applications/9781098119058/

Читать полностью…

Узнал сегодня про Dracula Effect в контексте AI - это термин для описания вампирского эффекта истощения, который испытывают люди при интенсивной работе с AI-агентами.

AI автоматизирует рутинные задачи, но оставляет человеку всю сложную когнитивную работу - принятие решений, анализ результатов, постановку задач, проверку кода. По сути, ты постоянно занимаешься только стратегическими и сложными вещами, без передышки на простые задачи.

Реально ловлю себя на том, что день проходит плотничком и энергии уходит много. Но нам не привыкать📈

Читать полностью…

Постройте аналитику в облаке без боли и затрат на старте ❤️

«Как поведет себя архитектура», «хватит ли производительности», «удобно ли будет команде» — эти вопросы могут возникнуть у компаний, которые только планируют построить аналитику данных в облаке.

Чтобы сделать процесс перехода в облако понятным и предсказуемым, облачный провайдер Cloud.ru запустил акцию «Миграция на сервисы Evolution Data Platform».

С ней вы можете развернуть аналитические сервисы в облаке, поработать с ними в реальной среде и принять решение на основе опыта, а не теории.

Что вы получите:
➡️ усиленную техническую поддержку наших экспертов

➡️ выбор архитектуры сервисов под ваши задачи и гибкую настройку

➡️ возможность масштабировать проект после пилота

➡️ бесплатный доступ ко всем функциям облачных дата-сервисов

▶️Узнайте подробнее об акции▶️

Читать полностью…

Новый life hack - все теперь добавляют чат ботов и можно с ними общаться вместо chatgpt/claude/gemini

Читать полностью…

На Coursera появился курс AI Fundamentals от Google. С ним дают Gemini Pro бесплатно на 3 месяца.

А про Claude я видел, что можно попытаться подать на Open Source заявку https://claude.com/contact-sales/claude-for-oss и получить много токенов.

Читать полностью…

Приглашаем на вебинар 12 марта, на котором коллеги из проекта Easy Report расскажут о Генеративном BI и покажут, как это работает на практике.


Содержание вебинара:

1️⃣GenBI: что это на практике и где он дает максимальный эффект

2️⃣Какие запросы на “ИИ в BI” сейчас у топ-компаний

3️⃣Easy Report: эволюция от BI в мессенджере к GenBI, с промышленными внедрениями в энтерпрайзе

4️⃣Демонстрация функционала на реальных сценариях (расчеты и отчеты "на лету", запросы на естественном языке, поиск инсайтов и др.)

5️⃣Что дальше: наш роадмэп

Участие бесплатное по предварительной регистрации.

🚀 Регистрация и подробности.

🗓 12 марта, 11:00 мск • Онлайн




Реклама. ООО «САПИЕНС», ИНН 7731438804, Erid: 2W5zFJrhv3j

Читать полностью…