Запустились на ProductRadar - нужна ваша поддержка!

🤗 Выше написал, что решили заморозить Спикадору, но в последний момент подумали дать ей шанс и опубликоваться на ProductRadar

Наш подход фокуса на доступностью языковой практики за доступные деньги за счет технологичных решений показался себя перспективно, но при этом не ракетой.

Это не просто бот, а уже целое комьюнити в 23к человек, которые смогли попрактиковаться. Люди наговорили уже 1 700 часов английского - это как непрерывный курс длиною в два месяца или 15 кругосветных путешествий!

🔥 Мы выложили Speakadora на конкурс ProductRadar, чтобы получить видимость, найти ресурсы для развития и новые лица, которым нужна доступная практика. И здесь мне нужна ваша помощь.

Моя личная мотивация проста: если мы зайдем в ТОП-3 по итогам голосования, это даст мощный стимул, и я разморожу разработку проекта, чтобы внедрять новые фичи!

Ваш голос станет не просто поддержкой, а сигналом, что вам интересно читать про опыт с интересными лайфхаками и инсайтами по развитию AI проектов.

❤️ Как проголосовать? - Просто перейдите по ссылке, авторизуйтесь (Google, Яндекс) и нажмите «Поддержать». - занимает 20 секунд

🔥 Голосование идет до завтра, 12:00! Очень жду вашу поддержку!

🍑 OpenAI начнут воевать за трафик в эдалт нише (18+) ❤️‍🔥

Как вообще теперь зарабатывать в этом IT, когда Сэм Альтман норовит забрать самые сочные ниши?!

🔥 VK снова зовёт дата-сайентистов соревноваться в VK RecSys Challenge

Каждый год у ребят затягивающие задачи и очень приятные призовые. Мое личное мнение, одни из тех, кто делает топовые Data Science чемпионаты.

В прошлом году больше тысячи участников предсказывали лайки и дизлайки под клипами.

🧠 Теперь задача апгрейднулась: холодный старт.

То есть нужно не подобрать контент под юзера, а наоборот - найти первую аудиторию для нового клипа, который ещё никто не видел. Классическая боль рекомендательных систем: «а что советовать, если истории нет?»

📊 Для экспериментов выдают датасет с реальными данными VK-LSVD:
— 40 млрд взаимодействий,
— 20 млн коротких видео,
— автоматическая проверка по закрытой тестовой выборке.

И да, не получится просто спамить активных пользователей - каждый из них может попасть в рекомендации не больше 100 раз.

Можно участвовать соло или командой до 4 человек. Если хотите выйти на +1 уровень в машинному обучение, то вам сюда!

🔥 Регистрация открыта до 15 декабря, призовой фонд — 2,5 млн ₽.

🔘 Регистрация ✅

📊 Лови еще один инструмент для красивых графиков.

Больше не нужно рисовать вручную! За тебя их сгенерирует Flourish. Этот сервис оформит любые данные в стильные диаграммы и графики с анимацией

Всё просто:

1. Загрузи файл с данными
2. Выбери шаблон
3. Сохрани и используй

🎚️ И главный плюсик — сервис бесплатный!

Пришел для себя к интересному эксперименту.

LLM-ки умнеют, но их польза и результативность конкретно для вас зависит от объема информации, который они знают про вас.

Одного только чата с ними может быть мало. Вашего контекста не хватает.

Понимая такой тренд, я решил вести заметки. По сути дневник, в который я вписывают какие-то свои мысли, наблюдения и выводы о себе, или факты из дня. Пишу не каждый день, чтобы не перегореть.

Легко пишется, если закидывать буквально 3-5 предложений записей в обсидиан. Так я веду дневник уже месяц. Нравится. Накопил 15 заметок.

Уже на этом объеме, Клод начинает давать очень персонализированные и глубокие разборы. Неплохо начинает попадать в боли. Хорошо снижает прокрастинацию или расфокус.

Понял для себя, что продолжу эксперимент т.к нравится отклик и повышается осознанность в течении дня.

🎚️ AI уже не выключить, поэтому максимизировать эго эффект можно за счет точной инфы о себе.

ML-Хакатон от Overnight Finance стартовал сегодня! 🚀

Необходимо спрогнозировать курс ETH/USDC, используя реальные рыночные данные! Это реальный кейс от Overnight.fi — экспертов в стейблкоинах и дельта-нейтральных стратегиях в DeFi.

Призовой фонд:
- 🥇 1-е место: $2,500
- 🥈 2-е место: $1,500
- 🥉 3-е место: $1,000

Зачем участвовать?
1. Прокачай навыки ML: Работай с актуальными финансовыми данными.
2. Покажи мощь своей модели: Продемонстрируй свои аналитические способности.
3. Забери призы и опыт: Плюс нетворкинг с топами DeFi.

Готов принять вызов?
👉 Подробности и правила
👉 Регистрация по ссылке

Не упусти возможность применить ML в мире крипты и выиграть крутые призы! 💸

💡 12 команд Git, которые должен знать каждый:

git init - создаёт новый Git-репозиторий в текущей папке (начинает контроль версий).

git add - запоминает изменения, подготавливая их для сохранения.

git commit - сохраняет подготовленные изменения с твоим комментарием (например, «починил баг» или «добавил кнопку»).

git push - отправляет сделанные коммиты в облачный (удалённый) репозиторий, чтобы их видели другие.

git pull - забирает последние изменения из облака и добавляет их в твою рабочую версию (автоматически объединяет).

git remote - помогает управлять ссылками на удалённые репозитории (добавлять новые или смотреть, какие уже подключены).

git branch - показывает существующие ветки, создаёт новые и позволяет переключаться между ними (чтобы работать параллельно с разными версиями кода).

git fetch - скачивает последние изменения из облака, но не объединяет их с текущим кодом (можно посмотреть заранее, что изменилось).

git checkout - переключает твою рабочую папку на другую ветку или на конкретный коммит (например, для тестирования).

git merge - объединяет изменения из одной ветки с текущей веткой (сливает их воедино).

git status - показывает, какие файлы были изменены, какие готовы к коммиту, а какие ещё нет (текущее состояние проекта).

git reset - позволяет вернуться назад по истории кода, отменив изменения до конкретного коммита (например, если что-то пошло не так).

🎚️ Сохраняйте себе или отправляйте друзьям - еще пригодится.

15 шагов к запуску прибыльного проекта

Вот основные этапы, через которые проходит каждый проект, прежде чем стать настоящим бизнесом (или шуткой для друзей на ближайшие годы):

0. Ты выписал 100 идей из головы, гпт и зачеркнул те, что решают проблемы «на 100 рублей».

1. Ты выбрал идею, решающую какую-то «боль».

2. Сделал первую версию продукта и запустился. Твоя мама – единственный пользователь, который говорит: "Как красиво, сынок!"

3. Настроил рекламу и понял, что "просто настроить" – это шутка из другой реальности.

4. Получил первые 10 лидов (пользователей). Все 10 – твои друзья, которым стало тебя жалко, а ты еще и бесплатно доступы раздал.

5. Сделал первую продажу и снял деньги в банкомате, чтобы просто подержать их в руках.

6. Доработал продукт, и теперь тебе не стыдно. Еще и с дизайном жена помогла.

7. Зарегистрировал юрлицо, банк и платежную систему. Теперь ты ИПанутый.

8. Реклама работает, пользователи видят твой продукт, пользуются им и платят. Ты просыпаешься ночью, чтобы проверить, не приснилось ли тебе это.

9. Трафик окупается за месяц. Начинаешь говорить "CAC", "ROMI" и “LTV” в обычных разговорах, и людям это не нравится.

10. Нанял помощника, который впервые за полгода позволил тебе помыться и поспать одновременно.

11. Твой продукт начинают рекомендовать, и появляется органический трафик. Ты начинаешь верить в людей и даже выходишь на улицу без ноутбука.

12. Получил первых 100 платящих пользователей. Ты уже не смотришь на цены в супермаркете, но всё ещё экономишь на джинсах.

13. Заплатил налоги и вдруг понял, что "разобраться с юридическими вопросами" – это не просто фраза из бизнес-подкастов.

14. Конкуренты узнали о твоём существовании и хотят с тобой познакомиться.

15. Начали тебя копировать, но ты уже занял нишу.

Кому-то на это нужно полгода, кому-то не хватит и двух лет.

А некоторые застревают на этапе "вот-вот запущусь" так надолго, что успевают заскуфиться и стать мемом в своём чате.

🎚️ Так что если решать – то начинать стоит сегодня!

Когда решил, что сможешь сделать и продать RAG систему сам, просто изучив википедию 😂

А лучше бы прошли наш интенсивчик)

ИИ в серьезной разработке: революция в IT или переоценённый хайп?

Бигтех ускоряет релизы, команды сокращаются т.к усиливаются AI решениями, а “джуны” постепенно исчезают из найма.

Топы из Surf, Magnit OMMI, Сбер, Атол уже интегрировали AI на уровне процессов, архитектуры и code review.

Чтобы разобраться, где кончается “автокомплит” и начинается новая инженерия, я подготовил вам вопросы:

🔵Почему люди всё ещё пишут 90% кода и как команды учатся использовать AI-агентов в реальной работе?

🔵Чем хороший джун отличается от ML-модели и что ждёт джунов в мире, где их задачи уже умеет решать AI?

🔵Можно ли доверить нейросетям проектирование сложных систем и где проходит граница ответственности человека?

🔵Стоит ли перестраивать SDLC (жизненный цикл разработки системы) ради AI или достаточно встроить новые инструменты в существующие процессы?

🔵Почему спагетти-код может стать нормой…

🔵Может ли вообще ИИ заменить разработчиков - или все это так и останется хайпом?

🎚️ Ответы смотрите на YouTube!