🔥 Хочешь разобраться в ИИ и не ищешь легких путей?

Тогда тебе надо поступать в онлайн-магистратуру Физтеха по искусственному интеллекту.

Это не какие-то отдельные курсы, это полноценная программа на 2 года, на которой ты изучишь все – от базы по математике до современных LLM’ок и диффузий. И на выходе получишь крутой диплом МФТИ.

✔️Ребята точно знают, что делают: это уже шестой запуск программы, а у их ML-курса на GitHub 3К+ звёзд.
✔️Дают одновременно и мощную теорию и хардкорную практику, с решением реальных задач.
✔️Преподы — не только с Физтеха, а еще из ШАД, МГУ и IT-компаний, от Яндекса до Самсунга.
✔️Учиться будешь полностью онлайн. И это — очень удобно. А еще — полностью на английском, что очень круто: самый свежак индустрии будешь узнавать первым сразу из первоисточников.

Уже стало интересно? Переходи к полному описанию в канале, заглядывай на сайт, узнавай все подробности, записывайся.

Кстати, один из преподавателей программы Радослав Нейчев. Легенда машинного обучения!

ИИ: Друг, враг или партнёр в разработке?

Недавно наткнулся на два исследования, которые показали совершенно разные результаты. Одно от METR, другое от Google. И вот что они говорят:

🔍 METR: Разработчики, использующие ИИ, стали медленнее на 19%! 😱 Почему? Потому что из 100% генераций кода в работу шли только 39%, всё остальное приходилось перегенерировать или писать самостоятельно вручную.

📈 Google: А вот у них всё наоборот! ИИ ускорил разработку на 21%. 37% автокомплитов принимаются разработчиками. Как такое возможно? 🤔

В METR всего 16 разработчиков работали над 246 задачами. Может, они просто не знали, как правильно задавать вопросы ИИ? Или были слишком строги к чистоте кода? 🤷‍♂️

А в Google было 96 штатных разработчиков, и они дообучали модель на своих внутренних логах. То есть, они использовали данные о том, что и как они писали, какие ошибки исправляли и какие подсказки принимали. Это как если бы вы учились на своих ошибках, а не на чужих.

Чтобы ИИ действительно стал вашим классным партнёром не только по написанию кода, но и по бизнесу:

🔧 Кастомные промпты = свой code style
🧪 Тестовый прогон всех генераций
📊 Жёсткие метрики оценки или такой фейл
🔄 Постоянная донастройка под процессы

Спросите себя: Когда ваш ИИ последний раз:
✔️ Сэкономил вам время?
✔️ Заставил переписывать код?
✔️ Предложил гениальное решение?

P.S. В комментариях — ваш самый эпик фейл или успех с ИИ. Кто круче? 👇

🔥 "Бизнес - это не про свободу. Это про то, как тебя 24/7 имеют по полной"

Окей, народ, сейчас будет жёстко. Вы все видели эти мотивирующие посты про "успешных предпринимателей"? Пора снять розовые очки!

Вот что тебя ждёт:
▫️90% - тебя разорвёт в первый год
▫️Деньги? Они будут, но не у тебя (реклама, серваки, налоги, зп)
▫️ В найме ты отрабатываешь 8 часов и забываешь. В бизнесе ты думаешь о делах, даже в туалете (проверено)
▫️ В найме ты знаешь свою зп. В бизнесе после всех выплат можешь остаться с 10% от оборота
▫️ В найме ты ненавидишь одного начальника. В бизнесе их десятки - налоговая, рекламодатели, клиенты

Но самые жёсткие грабли:

🔘 Обязаловка
Ты не можешь просто взять и не работать. Даже если у тебя температура 40 - клиенты всё равно ждут отчёт, поставщики просят оплату, сотрудники задают тупые вопросы.

🔘 Ответственность за всех
Кто-то из сотрудников продолбался? Это твоя проблема.
Бухгалтер забыл однутциферку? Твоя проблема.
Курьер потерял заказ с мерчом? Тоже твоя проблема, мать твою.

🔘 Финансовая русская рулетка
Сегодня у твоего сервиса рекордное количество подписок - ты король.
Завтра реклама не сработала - ты на хлебе и воде.
Послезавтра налоговая прислала письмецо - вообще капец.

Но если всё же решился - лови лайфхаки выживания:

✔ Сначала делай всё сам - пока не поймёшь процессы изнутри
✔ Автоматизируй всё, что можно - от бухгалтерии до рассылок
✔ Научись говорить "Нет" - клиентам, сотрудникам и своей жадности
✔ Ставь реалистичные цели: Разбей большие задачи на маленькие шаги. Это поможет избежать перегрузки и даст возможность видеть прогресс.
✔ Общайтесь с другими предпринимателями: Делись опытом, находи поддержку и вдохновение в сообществе

И главное - помни: ты либо сдохнешь в этом аду, либо станешь его королём 👑

P.S. Кидай в комменты, сколько лет ты уже в этой мясорубке и каким был твой самый жесткий факап. Пошли разгонять субботу пессимизмом! 😂🔥👇

👱‍♂️ Хочешь, чтобы твой код спасал людей?

Прими участие в соревновании по обработке данных — одной из дисциплин проектно-образовательного интенсива «Архипелаг 2025».

Тебе предстоит обучить нейросеть, которая поможет искать пропавших людей на сложной местности по снимкам с БВС.

Почему тебе точно надо участвовать?
☑️ Прокачка навыков – поработай с реальными данными, которые используют спасатели.
☑️ Финал в Сколково (8-9 августа) – пройди отбор и участвуй: оформи командировку за счет вуза, если ты не из Москвы.
☑️ Нетворкинг – познакомься с энтузиастами и экспертами по тех. зрению: возможно, будущими коллегами.
☑️ Мерч - получи фирменный мерч от организаторов при участии на площадке.

Возможно полное участие онлайн с финалом 10-11 августа.

Что нужно?
📌 Иметь уверенные знания Python и базовые знания Linux.
📌 Собрать команду из 2-5 человек.

🚀 Подай заявку до 30 июля по ссылке: техзрение.архипелаг2035.рф

🧠 Сэм Альтман, глава OpenAI, поделился рядом смелых предсказаний о будущем ИИ и человеческого общества:

1️⃣ Колледжи уйдут в прошлое — образование в привычном формате станет ненужным для поколения, которое только появляется на свет

2️⃣ GPT-5 уже обгоняет Альтмана — новая модель справляется с профильными задачами лучше самого Сэма и, по его словам, скоро сможет взять на себя функции CEO, управление крупными компаниями может вскоре стать делом машин

3️⃣ ИИ заменит значительную часть офисной работы — будущие модели будут мыслить, кодировать, договариваться и планировать быстрее людей, это затронет множество профессий

4️⃣ Разрыв в интеллекте между человеком и ИИ будет только расти — машины станут не просто помощниками, а самостоятельными управленцами, даже в самой OpenAI роль CEO может достаться системе

5️⃣ Общественная собственность на ИИ-продукты - альтернатива базовому доходу — Альтман считает, что коллективная выгода от ИИ предпочтительнее простых денежных выплат населению

6️⃣ ИИ делает человека лишним — когда GPT-5 мгновенно решил сложную задачу, Альтман почувствовал собственную бесполезность - это ощущение вскоре может стать массовым

7️⃣ Ядерный синтез - ключ к энергетике будущего — чтобы обеспечить растущие потребности ИИ, человечеству понадобятся принципиально новые источники энергии

8️⃣ Искусственные утробы заменят беременность — в течение 40 лет деторождение может полностью перейти в сферу биотехнологий

#video #ai @datafeeling

🔥 ТОП-10 технологий, без которых ты ноль в AI в 2025

Готов к жёсткой правде? Если не подружись с этими технологиями — будешь топтаться на месте, пока другие качают скиллы и улетают в топы. Вот что реально нужно учить прямо сейчас:

✅ Python - король ИИ.
Без него - даже не подходи к AI. 90% всего машинного обучения, датасаенса и нейросетей написано на нём. Хочешь писать агентов, тренировать модели и внедрять их в продакшн? Python or nothing.

✅ LangChain - базовый конструктор для ИИ
Если до сих пор не юзаешь — ты либо новичок, либо живёшь в 2022-м. Это готовый код под любые простые ИИ-автоматизации с помощью LLM. Вызываешь функции, подставляешь данные - и вуаля, AI агент работает и свайпает девчонок вместо тебя в тиндере.

✅ n8n - текущий лидер в автомазации рабочих процессов.
Задумайся, 80% задач машинного обучения, особенно в бизнесе, сводятся к классификации. Причем, огромный пласт тут - это текстовые задачи, а лидеры по точности на текстах - это LLM. Так в n8n пару лет назад завезли AI ноды (AI агенты) и демократизовали доступ к AI-инструментам, позволив людям без глубоких технических знаний решать сложные задачи. А значит этот пласт бизнес задач теперь решается без опытых ML/DS спецов. Живем в новой парадигме.

✅ Cursor - твой вайбовый IT кент)
Я специально поставил этот пункт сильно ниже Python, потому что скорее всего после Cursor, ты не захочешь уже глубоко нырять в классическую парадигму программирования. Cursor - это тот самый сумасшедший друг из IT, который берет твою идею и в считанные часы реализует. Лишь ты бы потом смог это продать)

✅ LangGraph - для тех, кто не ищет лёгких путей
Хочешь сложных нелинейных агентов? Тогда это твой выбор. Работает поверх LangChain, но даёт гибкость графов и состояний. По сути, это как n8n, но для кода, только мощнее.

✅ FastAPI - твой мост к продакшну
Если твой ИИ крут, но у него нет API - он никому не нужен. FastAPI позволяет за пару часов поднять рабочий эндпоинт, через который фронтенд или клиенты смогут получать результаты.

✅ Firebase - твой стартовый набор для стартапа
Представь: ты один, а нужно написать и фронт, и бэкенд. Фронт ты завайбкодил, но че по бэку? Firebase - это готовый бэкенд от Google. Он даёт тебе NoSQL-базу, аутентификацию и хранилище для файлов. Всё это через один простой SDK. Твоя задача — сосредоточиться на клиенте, а все серверные заботы оставить ему.

✅ Supabase - Open Source брат Firebase
Представь: тебе снова нужен бэкенд, но ты уже на всю голову вайбкодер, ты не хочешь тратить недели на настройку сервера, базы данных и API. Supabase — это как Firebase, но с открытым исходным кодом. Он даёт тебе всё, что нужно для бэкенда: мощную PostgreSQL базу, удобное API для общения с ней, аутентификацию пользователей и хранилище файлов. Весь готовый, мощный и гибкий набор, чтобы ты мог быстро запустить свой проект и сосредоточиться на главном - привлечь инвестиции! 🤫

✅ Git / GitHub - без этого тебя не возьмут в серьёзную команду
Раньше можно было хаотично пилить код в одном файле. Теперь каждый коммит = потенциальное трудоустройство. Если не умеешь мержить ветки и пушить без костылей - учись.

✅ CI/CD - деплой без головной боли
Твой код должен автоматически тестироваться и выкатываться. Railway, GitHub Actions, Docker — выбирай, но без автоматизации ты будешь тратить часы на рутину вместо прокачки моделей.

🔥 Вывод: Без этого стека можно писать простые скрипты, но не сложные AI-продукты. Хочешь прокачаться? Начинай с Python, переходи на LangChain, подключай FastAPI и CI/CD, по возможности усиливай все это Cursor и n8n.

Накидайте реакций, если делать такие разборы и дальше! 🚀👇

Что за день такой вкусный!?

Грок от Маска ворвался на арену картиночных моделей

OpenAI теперь реально “Open” т.к опубликовали веса ряда своих моделей

Антропик релизнул новую версию Opus’а с фокусом на агентов

В этот раз без ссылок. Вы все равно с таким темпом апдейтов не успеете все изучить 😂

Так, инфы много. Вот интересная деталь

Самый крутой в мире на текущий момент AI использует в качестве тула python 🐍

Как думаете, это его осознанный и самостоятельный выбор?) Я думаю, да! 😂

Показали в реальном времени, как сделать дашборд на своих данных.

Убили еще с десяток стартапов для финансистов

Обожаю 🔥🔥🔥 😂

Хотите один из самых милых способов использовать ИИ для детей?

Вы можете создавать свои собственные книжки с картинками на любую тему прямо в Gemini.

К ним можно добавлять озвучку, картинки и даже ваши личные фотографии или детские рисунки.

🔘 Просто напишите в промпте Storybook, и Gemini соберет целый сборник рассказов на выбранную вами тему.

Schema-Guided Reasoning (SGR) - что за зверь такой?

SGR - это метод, который помогает языковым моделям лучше понимать и обрабатывать информацию, используя заранее заданные схемы.

Попытаюсь объяснить максимально простым языком: Представьте, что вы даёте компьютеру чёткие инструкции, как решать сложные задачи, вместо расплывчатых указаний. SGR позволяет управлять процессом рассуждений, делая его более структурированным и предсказуемым.

Почему это полезно?

1️⃣Стабильные результаты: Получаете одинаковые ответы при повторных запросах.
2️⃣Ясность шагов: Каждый этап рассуждения становится понятным и доступным для анализа.
3️⃣Оценка промежуточных результатов: Можно легко проверять и улучшать каждый шаг.
4️⃣Экспертные чеклисты: Превращаете опыт экспертов в чёткие сценарии.
5️⃣Повышение точности: Улучшение результатов на 5-10% благодаря контролю и прозрачности.

🔘 Технология поддерживается такими компаниями, как OpenAI и Mistral, и помогает даже менее мощным моделям работать лучше. SGR - путь к более качественным ответам языковых моделей!

Использовали этот метод раньше?

Что бы я сделал иначе, если бы начинал карьеру в IT заново?

Конечно, сейчас, когда мы знаем, что произошло с айтишкой за прошедшие 5 лет, легко говорить, что тогда надо было делать вот так, так и так.

Если задуматься, нет смысла осуждать себя за свои выборы в прошлом, потому мы всегда делаем наиболее правильный выбор с той информацией, знаниями и в тех обстоятельствах, которые были именно в ТОТ момент.

Но все же у меня есть несколько вещей, которые я не сделал в начале, а теперь малех жалею. Итак, что бы я сделала по-другому:

👨🏻‍💻Больше бы держал фокус на технических навыках, проходил бы хардовые обучающие курсы до конца 💪

💼 Раньше бы устроился на работу, чтобы получать технический опыт, тренировать гибкость и насмотренность и не совершать многих ошибок. Опыт из прода в десятки раз ценнее теории.

📝 Скорее всего, завел бы телеграм-канал еще раньше! 😃 Создать канал в далеком 2021 было самом крутым моим решением. Классно прокачало окружение

🤓 Разобрался бы в продажах и маркетинге. Легко сделать хороший продукт, но сложно его продать на сотни тысяч клиентов. Правильный маркетинг помогает этого добиться 🤓

🤯 Еще больше запускал бы IT проектов, чтобы как можно раньше что-то выстрелило, и я ушел на пенсию до 30 🥹

😶‍🌫️ Привлек бы инвестиции хотя б ради тренировки. Это сильно расширяет кругозор и дает чувство масштаба. Все-таки большую компанию можно построить только большим деньгами. Иначе это пет-проект.

🔘 А вы что бы сделали по-другому, если бы начинали карьеру заново?