Google створив АІ, який «відновлює» давньоримські написи 📜 😦
Розшифровувати древні написи – заняття не з простих. Камінь стертий, частини фраз загублені, а самі об’єкти давно розкидані по світу.
Саме тому команда Google DeepMind разом із істориками представили Aeneas ("Еней") – АІ, що не просто розпізнає текст, а й підказує, коли, де і ким він був створений. Його натренували на 200k історичних написів із 16 млн символів 🫨
Що вміє Aeneas?
🔹 Визначає місце та дату напису (з точністю до 13 років)
🔹Пропонує варіанти слів, що могли б бути на місці втрачених
🔹Знаходить схожі написи в базі, щоб краще зрозуміти контекст
😮 У тесті на написах про імператора Августа, Aeneas назвав ті ж дати, про які ще досі сперечаються вчені.
23 історики вже протестували інструмент – 90% кажуть, що це реально допомогло їхній роботі.
Якщо АІ може допомогти з давньоримськими фрагментами II століття до н.е., то точно зможе розібратися з твоїм кодом legacy-мікросервісу 😅
Розшифровувати древні написи – заняття не з простих. Камінь стертий, частини фраз загублені, а самі об’єкти давно розкидані по світу.
Саме тому команда Google DeepMind разом із істориками представили Aeneas ("Еней") – АІ, що не просто розпізнає текст, а й підказує, коли, де і ким він був створений. Його натренували на 200k історичних написів із 16 млн символів 🫨
Що вміє Aeneas?
🔹 Визначає місце та дату напису (з точністю до 13 років)
🔹Пропонує варіанти слів, що могли б бути на місці втрачених
🔹Знаходить схожі написи в базі, щоб краще зрозуміти контекст
😮 У тесті на написах про імператора Августа, Aeneas назвав ті ж дати, про які ще досі сперечаються вчені.
23 історики вже протестували інструмент – 90% кажуть, що це реально допомогло їхній роботі.
Якщо АІ може допомогти з давньоримськими фрагментами II століття до н.е., то точно зможе розібратися з твоїм кодом legacy-мікросервісу 😅
🆒8🤯5👀2🙈1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Історія про те, як шпак став носієм PNG-зображення качки на 176 кілобайтів 😲
Блогер і музикант Бенн Джордан вирішив перевірити, наскільки реально використати птаха як фізичне сховище даних. Так-так, буквально 👀
📍Що відбулося:
Джордан записав звук, створений на основі спектрального зображення PNG-файлу качки (176 КБ), і кілька разів відтворив його шпаку, який вихований людьми з дитинства.
Птах не намагався скопіювати звук одразу, зате згодом, вдома, аналізуючи гігабайти запису птаха, на спектрограмі автор помітив: шпак відтворив фрагмент звуку, підтвердженням цього є малюнок качки на частотній шкалі.
З технічної точки зору:
1️⃣ Птах проспівав сигнал у тому самому частотному діапазоні, ефективно "передавши" 176 КБ сирих даних.
2️⃣ Якщо використати стиснення 10:1 – отримаємо до 2 МБ/с передачі.
3️⃣ Щоб "передивитися" всі 8 фільмів про Гаррі Поттера таким способом – шпак мусив би співати 33 години без перерви 😅
Юзери в Reddit та YouTube вже жартують про новий "природний" протокол передачі даних і потенційний бекап на випадок цифрового апокаліпсису. А дехто порівнює це з голосовими сигналами переспівниць в «Голодних іграх» 🌝
Що ви думаєте з цього приводу?
Блогер і музикант Бенн Джордан вирішив перевірити, наскільки реально використати птаха як фізичне сховище даних. Так-так, буквально 👀
📍Що відбулося:
Джордан записав звук, створений на основі спектрального зображення PNG-файлу качки (176 КБ), і кілька разів відтворив його шпаку, який вихований людьми з дитинства.
Птах не намагався скопіювати звук одразу, зате згодом, вдома, аналізуючи гігабайти запису птаха, на спектрограмі автор помітив: шпак відтворив фрагмент звуку, підтвердженням цього є малюнок качки на частотній шкалі.
З технічної точки зору:
1️⃣ Птах проспівав сигнал у тому самому частотному діапазоні, ефективно "передавши" 176 КБ сирих даних.
2️⃣ Якщо використати стиснення 10:1 – отримаємо до 2 МБ/с передачі.
3️⃣ Щоб "передивитися" всі 8 фільмів про Гаррі Поттера таким способом – шпак мусив би співати 33 години без перерви 😅
Юзери в Reddit та YouTube вже жартують про новий "природний" протокол передачі даних і потенційний бекап на випадок цифрового апокаліпсису. А дехто порівнює це з голосовими сигналами переспівниць в «Голодних іграх» 🌝
Що ви думаєте з цього приводу?
P.S. Ти ж пам'ятаєш, що ми тебе чекаємо 30 липня о 19:00 на нашому онлайн-мітапі "How AI is reshaping product innovation in big enterprises"
Залишилося 10 квитків, тому встигни вхопити свій!
🔥10😁6👀3❤1👍1
👩🏻💻 Спікерка – Аліна Ігнатюк, Platform Product Manager у Simporter, з 15+ роками досвіду в створенні й реалізації АІ-стратегій та SaaS-платформ на основі АІ для компаній, а серед її клієнтів – P&G, Danone, Mars та інші.
На мітапі розберемо такі поінти 👇🏻
🔸 Як великі FMCG-компанії тестують ідеї нових продуктів ще до розробки
🔸 Як зміниться інноваційний процес у найближчі 2 роки і про що мають знати data-команди
🔸 Чому AI-продукти потребують постійних оновлень: обмеження генеративного AI і розвиток самонавчальних систем
🔸 Як знайти баланс в оптимізації даних, моделей та коду
🔸 Які скіли варто прокачати Data Scientist вже зараз, щоб не ловити фейспалм за рік
Окрім цього на тебе чекає жвава Q&A-сесія, тому готуй свої питання до спікера!
📌Початок сьогодні о 19:00 за Києвом.
Тицяй на форму і до зустрічі у Zoom
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍2🔥2
Починаємо серпень з нових кар'єрних можливостей 🌟
Може, одна з них саме твоя?
C-level:
⚡️ VP of Marketing
⚡️ VP of Sales
Lead:
⚡️ CV Embedded Lead
Middle:
🌎 Computer Vision Engineer
⚡️ AI Technical Project Manager
⚡️ Product Manager
Junior:
⚡️ Junior/Middle Data Scientist
⚡️ Quantitative Researcher
Не тримай усе хороше тільки для себе – поділись із другом цією добіркою 😎
Може, одна з них саме твоя?
C-level:
Lead:
Middle:
Junior:
Не тримай усе хороше тільки для себе – поділись із другом цією добіркою 😎
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13⚡4👀2
OpenAI навчає ChatGPT розпізнавати ваші нервові зриви (і натякає: менше залипайте в чат) 😬
OpenAI готує ґрунт перед релізом GPT-5 – і вже запускає зміни в ChatGPT, щоб покращити “здорове використання” АІ, аби ви не залипали у ньому годинами, не залежали емоційно від бота і не питали його, чи звільнятись після складної розмови з менеджером 😶🌫️
Отож, з оновлень:
🗝 ChatGPT почав краще розпізнавати ознаки ментального виснаження чи дистресу.
🗝 Якщо щось іде не так – він може делікатно порадити звернутись до ресурсів з доказовою базою.
🗝 Модель більше не буде давати прямі відповіді на особисті питання типу “змінювати роботу чи ні?” – лише допомагати структурувати думки.
🗝 OpenAI залучили 90+ експертів (психіатри, педіатри, терапевти), щоб навчити ChatGPT краще реагувати в чутливих ситуаціях і не давати шкідливих порад.
Що ж, тепер ChatGPT не просто каже, що робити, а ще й запитує, чи ви добре виспались 👀
OpenAI готує ґрунт перед релізом GPT-5 – і вже запускає зміни в ChatGPT, щоб покращити “здорове використання” АІ, аби ви не залипали у ньому годинами, не залежали емоційно від бота і не питали його, чи звільнятись після складної розмови з менеджером 😶🌫️
Отож, з оновлень:
🗝 ChatGPT почав краще розпізнавати ознаки ментального виснаження чи дистресу.
🗝 Якщо щось іде не так – він може делікатно порадити звернутись до ресурсів з доказовою базою.
🗝 Модель більше не буде давати прямі відповіді на особисті питання типу “змінювати роботу чи ні?” – лише допомагати структурувати думки.
🗝 OpenAI залучили 90+ експертів (психіатри, педіатри, терапевти), щоб навчити ChatGPT краще реагувати в чутливих ситуаціях і не давати шкідливих порад.
Що ж, тепер ChatGPT не просто каже, що робити, а ще й запитує, чи ви добре виспались 👀
❤13😁7🌚4
«А давайте зробимо тут АІ!» – звучить знайомо? А що робити з моделлю далі і як вимірювати її ефективність – ніхто не знає 🤷🏼♀️
AI в FMCG – це не лише про технології, а й про людей, які їх будують. Саме вони знаходять підходи, з якими бізнес швидко адаптується до змін і тримає курс на результат.
То як технічному фахівцю зробити так, щоб ідея не просто гарно звучала, а реально працювала?
Дізнаєшся у нашому Instagram, де ми підготували для тебе практичні поради і кейси з досвіду експертки, що працює в індустрії вже 15 років 😉
І при нагоді запрошуємо долучитися до нашого великого АІ-ком'юніті в інших соцмережах 🩵
🔗 LinkedIn
🔗Facebook
🔗YouTube
AI в FMCG – це не лише про технології, а й про людей, які їх будують. Саме вони знаходять підходи, з якими бізнес швидко адаптується до змін і тримає курс на результат.
То як технічному фахівцю зробити так, щоб ідея не просто гарно звучала, а реально працювала?
Дізнаєшся у нашому Instagram, де ми підготували для тебе практичні поради і кейси з досвіду експертки, що працює в індустрії вже 15 років 😉
🔗
🔗
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11⚡3😁3👀2
Ніч не спали, аби розказати вам: OpenAI викотили GPT-5 🧠
За словами OpenAI, це нове покоління AI, яке тепер доступне навіть безкоштовним користувачам ChatGPT. Це щось середнє між швидкістю GPT та розумовими здібностями моделей серії o. Отож, з нового👇🏻
↗️ Пише код, який не соромно залити в репозиторій, та відлагоджує його.
↗️ Планує календар, проводить дослідження, генерує UI з мінімумом підказок.
↗️ Відповідає на медичні питання з помилкою лише 1,6% (у GPT-4o було 12,9%).
↗️ Менше “галюцинує” та краще відрізняє шкідливі запити від безпечних.
↗️ Може “подумати” перед відповіддю або ж видати швидкий варіант – модель обирає сама.
За бенчмарками обігнала Claude Opus 4.1 та Gemini 2.5 Pro у програмуванні, натомість трішки поступилася Grok 4 Heavy в тесті “Humanity’s Last Exam”.
У API з’явилися три версії – gpt-5, mini та nano. Плюсові та Pro-користувачі отримали ще потужніший GPT-5 Pro.
Трохи про ліміти користування:
🔹Free – 10 повідомлень / 5 годин + 1 GPT-5 Thinking на день.
🔹Plus – 80 повідомлень / 3 години, Thinking до 200/тиждень.
🔹Pro / Team – безліміт.
Користувачі вже жартують, що тепер GPT-5 можна сміливо ставити в команду як сеньйора, тільки без вигорання та відпусток 😅
За словами OpenAI, це нове покоління AI, яке тепер доступне навіть безкоштовним користувачам ChatGPT. Це щось середнє між швидкістю GPT та розумовими здібностями моделей серії o. Отож, з нового👇🏻
За бенчмарками обігнала Claude Opus 4.1 та Gemini 2.5 Pro у програмуванні, натомість трішки поступилася Grok 4 Heavy в тесті “Humanity’s Last Exam”.
У API з’явилися три версії – gpt-5, mini та nano. Плюсові та Pro-користувачі отримали ще потужніший GPT-5 Pro.
Трохи про ліміти користування:
🔹Free – 10 повідомлень / 5 годин + 1 GPT-5 Thinking на день.
🔹Plus – 80 повідомлень / 3 години, Thinking до 200/тиждень.
🔹Pro / Team – безліміт.
Користувачі вже жартують, що тепер GPT-5 можна сміливо ставити в команду як сеньйора, тільки без вигорання та відпусток 😅
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11⚡4👌3👀2
🎓 OBRIO надає гранти на IT-магістратуру в SET University!
Хочеш отримати престижну IT-освіту та старт або розвиток у технологічній індустрії?
Українська продуктова ІТ-компанія OBRIO та SET University запускають унікальну соціальну ініціативу — іменні гранти для майбутніх студентів магістратури.
OBRIO надає грант у розмірі 520 тис. грн.
Завдяки цьому троє вступників у 2025 році отримають фінансове покриття навчання на магістратурі SET University:
- ШІ та стратегічне лідерство в технологіях — 100%
- Компʼютерні науки: Інноваційна інженерія — 50%
- Компʼютерні науки: ШІ та хмарна інженерія — 50%
💡 Пріоритет — для молоді з малих громад, деокупованих територій, ветеранів, людей з інвалідністю та тих, хто втратив батьків через війну.
Магістерські програми поєднують глибоку технічну експертизу, роботу з технологіями майбутнього та мʼякі навички, які не замінить ШІ — саме те, що цінується на ринку та в топових компаніях сьогодні.
Тому гранти — не просто фінансова підтримка, а інвестиція у майбутнє українських інженерів, лідерів і засновників стартапів.
❗️Дедлайн реєстрації — 10 серпня, тому поспішай!
Хочеш отримати престижну IT-освіту та старт або розвиток у технологічній індустрії?
Українська продуктова ІТ-компанія OBRIO та SET University запускають унікальну соціальну ініціативу — іменні гранти для майбутніх студентів магістратури.
OBRIO надає грант у розмірі 520 тис. грн.
Завдяки цьому троє вступників у 2025 році отримають фінансове покриття навчання на магістратурі SET University:
- ШІ та стратегічне лідерство в технологіях — 100%
- Компʼютерні науки: Інноваційна інженерія — 50%
- Компʼютерні науки: ШІ та хмарна інженерія — 50%
💡 Пріоритет — для молоді з малих громад, деокупованих територій, ветеранів, людей з інвалідністю та тих, хто втратив батьків через війну.
Магістерські програми поєднують глибоку технічну експертизу, роботу з технологіями майбутнього та мʼякі навички, які не замінить ШІ — саме те, що цінується на ринку та в топових компаніях сьогодні.
Тому гранти — не просто фінансова підтримка, а інвестиція у майбутнє українських інженерів, лідерів і засновників стартапів.
❗️Дедлайн реєстрації — 10 серпня, тому поспішай!
❤8👨💻6🔥3👀2
Знаємо, що в понеділок вранці настрій може бути… ну, специфічний 😅
Тож ми тут, щоб додати трохи енергії у ваш старт тижня 🦾
Ловіть меми від нашої команди - як-то кажуть, зрозуміють лише свої 👀💻
Тож ми тут, щоб додати трохи енергії у ваш старт тижня 🦾
Ловіть меми від нашої команди - як-то кажуть, зрозуміють лише свої 👀💻
😁11👀6💯4🤣2
GEPA: новий "еволюційний" оптимізатор підказок, який обходить RL у власній грі 🫣
Дослідники з Berkeley, Stanford, MIT та Databricks представили GEPA – алгоритм Reflective Prompt Evolution, який оптимізує LLM-системи не через важкі тисячі rollouts у стилі Reinforcement Learning, а за допомогою “мовних роздумів” і генетичної еволюції підказок.
🔍 Як це працює:
GEPA дивиться на роботу всієї системи (chain-of-thought, виклики інструментів, помилки), викликає цю ж LLM та за допомогою неї описує, що пішло не так, звичайною людською мовою.
Потім пропонує нову версію промпту, комбінує кращі рішення з різних спроб та при цьому всьому зберігає межу Pareto - набір промптів, які найкраще підходять принаймні для одного навчального прикладу.
І як результат – швидке навчання з мінімумом запусків.
👉🏻 З цікавого те, що на чотирьох бенчмарках (HotpotQA, IFBench, HoVer, PUPA) GEPA обійшов GRPO до +10.1% точності, використавши до 35× менше повних проходів системи.
👉🏻 Проти MIPROv2 – +14% у середньому, і ще й промпти у 9 разів коротші.
👉🏻 Показав потенціал і в генерації високопродуктивного коду для GPU та NPU.
GEPA виглядає як must-have для оптимізації агентів, коли рахунок іде на сотні ітерацій виконання, а не сотні тисяч. Якщо так піде далі – RL може залишитися “олдскулом” для дуже специфічних кейсів 👀
Дослідники з Berkeley, Stanford, MIT та Databricks представили GEPA – алгоритм Reflective Prompt Evolution, який оптимізує LLM-системи не через важкі тисячі rollouts у стилі Reinforcement Learning, а за допомогою “мовних роздумів” і генетичної еволюції підказок.
🔍 Як це працює:
GEPA дивиться на роботу всієї системи (chain-of-thought, виклики інструментів, помилки), викликає цю ж LLM та за допомогою неї описує, що пішло не так, звичайною людською мовою.
Потім пропонує нову версію промпту, комбінує кращі рішення з різних спроб та при цьому всьому зберігає межу Pareto - набір промптів, які найкраще підходять принаймні для одного навчального прикладу.
І як результат – швидке навчання з мінімумом запусків.
👉🏻 З цікавого те, що на чотирьох бенчмарках (HotpotQA, IFBench, HoVer, PUPA) GEPA обійшов GRPO до +10.1% точності, використавши до 35× менше повних проходів системи.
👉🏻 Проти MIPROv2 – +14% у середньому, і ще й промпти у 9 разів коротші.
👉🏻 Показав потенціал і в генерації високопродуктивного коду для GPU та NPU.
GEPA виглядає як must-have для оптимізації агентів, коли рахунок іде на сотні ітерацій виконання, а не сотні тисяч. Якщо так піде далі – RL може залишитися “олдскулом” для дуже специфічних кейсів 👀
👀13❤7🔥4😱2
П’ятниця – це коли вже можна дозволити собі планувати… нічого не планувати 😎 Ми зібрали відео, які чудово впишуться у цю стратегію 👇🏻
📍Sam Altman shows me GPT 5... And what's next
Як OpenAI готує «суперінтелект» і чому GPT-5 може змінити науку, пошук правди та світ до 2035 року.
📍Чи дійсно Vision Transformers замінюють класичні CNN?
Від AlexNet до FastViT – як змінюються моделі обробки зображень та що швидше й точніше для різних задач.
📍The most useful thing AI has ever done
Від створення коду до розкриття таємниць білків – як AI вже відкриває нові молекули та може врятувати мільйони життів.
📍What do Neural Networks really learn? Exploring the brain of an AI model
Відео розкриває тему того, як дослідники «розбирають» мозок InceptionV1, щоб побачити, як нейромережа насправді розпізнає зображення, і чому механістична інтерпретованість може відкрити її алгоритми.
Усім бажаємо гарних вихідних!🌎
📍Sam Altman shows me GPT 5... And what's next
Як OpenAI готує «суперінтелект» і чому GPT-5 може змінити науку, пошук правди та світ до 2035 року.
📍Чи дійсно Vision Transformers замінюють класичні CNN?
Від AlexNet до FastViT – як змінюються моделі обробки зображень та що швидше й точніше для різних задач.
📍The most useful thing AI has ever done
Від створення коду до розкриття таємниць білків – як AI вже відкриває нові молекули та може врятувати мільйони життів.
📍What do Neural Networks really learn? Exploring the brain of an AI model
Відео розкриває тему того, як дослідники «розбирають» мозок InceptionV1, щоб побачити, як нейромережа насправді розпізнає зображення, і чому механістична інтерпретованість може відкрити її алгоритми.
Усім бажаємо гарних вихідних!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👨💻7🔥4
Було б круто, якби робота сама знаходила тебе… Хоча з нашим job digest це більше, ніж можливо 😎
Переглядай, читай та надсилай друзям, які теж у пошуках кар'єрних змін.
📍C-level:
✍️ VP of Marketing
▪️Досвід роботи: 10+ років
▪️Практичні навички з Marketing, SaaS, A/B Testing, Marketing Analytics
✍️ VP of Sales
▪️Досвід роботи: 10+ років
▪️Практичні навички з SaaS, Sales та CRM
📍Lead:
✍️ CV Embedded Lead
▪️Досвід роботи: 5+ років
▪️Tech stack: Machine Learning, Computer Vision, Embedded, Python, YOLO, OpenCV
📍Middle:
✍️ AI Technical Project Manager
▪️Досвід роботи: 3 роки
▪️Tech stack: Project Management, Data Science, Machine Learning
✍️ Product Manager
▪️Досвід роботи: 3 роки
▪️Tech stack: Product Management, LLM, CRM
✍️ Middle Data Scientist
▪️Досвід роботи: 2 роки
▪️Tech stack: Data Science, Machine Learning, NoSQL, NLP, SQL, Tabular, Python
📍Junior:
✍️ Quantitative Researcher
▪️Досвід роботи: 2 роки
▪️Tech stack: Computer Science, Machine Learning, Python, Pandas
Переглядай, читай та надсилай друзям, які теж у пошуках кар'єрних змін.
📍C-level:
▪️Досвід роботи: 10+ років
▪️Практичні навички з Marketing, SaaS, A/B Testing, Marketing Analytics
▪️Досвід роботи: 10+ років
▪️Практичні навички з SaaS, Sales та CRM
📍Lead:
▪️Досвід роботи: 5+ років
▪️Tech stack: Machine Learning, Computer Vision, Embedded, Python, YOLO, OpenCV
📍Middle:
▪️Досвід роботи: 3 роки
▪️Tech stack: Project Management, Data Science, Machine Learning
▪️Досвід роботи: 3 роки
▪️Tech stack: Product Management, LLM, CRM
▪️Досвід роботи: 2 роки
▪️Tech stack: Data Science, Machine Learning, NoSQL, NLP, SQL, Tabular, Python
📍Junior:
▪️Досвід роботи: 2 роки
▪️Tech stack: Computer Science, Machine Learning, Python, Pandas
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7⚡4🙉3❤2👍2
🤖 AI-агенти: пустий хайп, міф чи нові колеги по роботі?
Агентів обговорюють усі, але без відповіді лишається одне питання: вони реально допомагають бізнесу чи це лише красива теорія?
Ми розклали все по поличках на Hackernoon і ділимося кількома інсайтами тут:
🔹 Агент ≠ будь-яка LLM. Це система з пам’яттю, можливістю планувати, доступом до тулзів й логікою перевірки результату.
🔹 LangGraph і CrewAI дозволяють будувати складні пайплайни, де агенти ділять контекст і працюють паралельно.
🔹 У продакшені агенти вже оптимізують роботу фінансистів (економія до $20k/міс), команд підтримки (відповіді швидші у 4 рази) і DevOps (авто-моніторинг та реакція за секунди).
А ще вони реально допомагають ML-командам: зберігають історію експериментальних прогонів моделей, впорядковують інформацію у Slack та нотатках, і дозволяють зосередитися на гіпотезах замість рутини.
👉 Хочеш більше деталей і прикладів? Читай повну статтю на Hackernoon
Агентів обговорюють усі, але без відповіді лишається одне питання: вони реально допомагають бізнесу чи це лише красива теорія?
Ми розклали все по поличках на Hackernoon і ділимося кількома інсайтами тут:
🔹 Агент ≠ будь-яка LLM. Це система з пам’яттю, можливістю планувати, доступом до тулзів й логікою перевірки результату.
🔹 LangGraph і CrewAI дозволяють будувати складні пайплайни, де агенти ділять контекст і працюють паралельно.
🔹 У продакшені агенти вже оптимізують роботу фінансистів (економія до $20k/міс), команд підтримки (відповіді швидші у 4 рази) і DevOps (авто-моніторинг та реакція за секунди).
А ще вони реально допомагають ML-командам: зберігають історію експериментальних прогонів моделей, впорядковують інформацію у Slack та нотатках, і дозволяють зосередитися на гіпотезах замість рутини.
👉 Хочеш більше деталей і прикладів? Читай повну статтю на Hackernoon
❤7👀5⚡3
А чи бачили ви найперше фото підняття українського прапора над Києвом 🇺🇦?
Ми знайшли його для вас 😉
Трохи історії: 24 липня 1990 року над будівлею Київської міської ради замайорів синьо-жовтий стяг. Тоді він ще був не державним, а лише національним – і це сталося за 13 місяців до проголошення Незалежності.
Але фото виявилося чорно-білим (неочікувано, правда!?) Ми вирішили, що йому явно бракує кольорів, особливо блакитного та жовтого…
🖌 Тож поки одна частина команди старанно розфарбовувала знімок, інша натрапила на справжній скарб – тутор, як накодити собі власний український прапор.
Тепер шукаємо того, хто створить свій найгарніший варіант синьо-жовтого стяга у коді.
Руки геть від Paint! А чи буде це CSS, Python чи ASCII – тут повна свобода 💻
Надсилайте свої варіанти у коментарі 👇🏻😅
Ми знайшли його для вас 😉
Трохи історії: 24 липня 1990 року над будівлею Київської міської ради замайорів синьо-жовтий стяг. Тоді він ще був не державним, а лише національним – і це сталося за 13 місяців до проголошення Незалежності.
Але фото виявилося чорно-білим (неочікувано, правда!?) Ми вирішили, що йому явно бракує кольорів, особливо блакитного та жовтого…
🖌 Тож поки одна частина команди старанно розфарбовувала знімок, інша натрапила на справжній скарб – тутор, як накодити собі власний український прапор.
Тепер шукаємо того, хто створить свій найгарніший варіант синьо-жовтого стяга у коді.
Руки геть від Paint! А чи буде це CSS, Python чи ASCII – тут повна свобода 💻
Надсилайте свої варіанти у коментарі 👇🏻😅
❤10🥰6👏6
34 роки незламності, 12 418 днів стійкості та 298 048 годин незалежності України 💛💙
Це день, коли ми особливо відчуваємо силу єдності, адже кожен із нас робить свій внесок: хтось підтримує інших, хтось – працює на благо спільноти, хтось – відстоює право жити в незалежній Україні.
Серед них є і ті, що змушують говорити про Україну весь світ.
Ми зібрали наші компанії-фаворити, що були “народжені” в Україні:
🔹 Grammarly – заснований у 2009 році Максом Литвином, Алексом Шевченко та Дмитром Лідером. Щоденно їхнім продуктом користується близько 40 млн користувачів та понад 50 000 організацій серед бізнес-клієнтів.
🔹 Reface – додаток, створений у 2018 році сьома випускниками Києво-Могилянської академії. У 2020 році Reface став першим українським AI-додатком, який очолив топ американського App Store, випередивши TikTok, Netflix та Amazon (До речі, core team наймали саме ми :)
🔹 MacPaw – у 2008 році компанію заснував Олександр Косован. Серед найвідоміших продуктів – CleanMyMac, SetApp і Gemini 2. До речі, у 2013 їхню корпоративну ліцензію придбав офіс Facebook.
🔹 Ajax Systems – заснована Олександром Конотопським у 2011 році та базується у Києві. На сьогодні Ajax захищає понад 1,5 млн користувачів у 130 країнах.
Діліться в коментах: про які ще українські продукти має почути весь світ? 👀
Це день, коли ми особливо відчуваємо силу єдності, адже кожен із нас робить свій внесок: хтось підтримує інших, хтось – працює на благо спільноти, хтось – відстоює право жити в незалежній Україні.
Серед них є і ті, що змушують говорити про Україну весь світ.
Ми зібрали наші компанії-фаворити, що були “народжені” в Україні:
🔹 Grammarly – заснований у 2009 році Максом Литвином, Алексом Шевченко та Дмитром Лідером. Щоденно їхнім продуктом користується близько 40 млн користувачів та понад 50 000 організацій серед бізнес-клієнтів.
🔹 Reface – додаток, створений у 2018 році сьома випускниками Києво-Могилянської академії. У 2020 році Reface став першим українським AI-додатком, який очолив топ американського App Store, випередивши TikTok, Netflix та Amazon (До речі, core team наймали саме ми :)
🔹 MacPaw – у 2008 році компанію заснував Олександр Косован. Серед найвідоміших продуктів – CleanMyMac, SetApp і Gemini 2. До речі, у 2013 їхню корпоративну ліцензію придбав офіс Facebook.
🔹 Ajax Systems – заснована Олександром Конотопським у 2011 році та базується у Києві. На сьогодні Ajax захищає понад 1,5 млн користувачів у 130 країнах.
Діліться в коментах: про які ще українські продукти має почути весь світ? 👀
❤15🔥5⚡3
Натрапили на цікавий гайд "How OpenAI Uses Codex" – всередині чистий практичний досвід технічних команд і нічого зайвого 👀
За словами інженерів OpenAI, Codex допомагає швидко аналізувати системи, рефакторити код і запускати нові функції.
А що ще? 👇🏼
1) Розуміння коду – швидкий онбординг і пошук логіки.
2) Рефакторинг і міграції – масові зміни та очищення коду.
3) Оптимізація продуктивності – пошук частин коду, які сповільнюють роботу, і їх оптимізація.
4) Покращення тестового покриття – генерація юніт- та інтеграційних кейсів.
5) Прискорення девелопменту – генерація чернетки функціоналу та скриптів.
6) Збереження фокусу – відновлення контексту після перерв.
7) Дизайн-мислення та дослідження – тестування альтернатив і пошук багів.
👉🏼 Також у гайді знайдеш best practices: структуру промптів, AGENTS.md, “Best-of-N” та налаштування середовища для кращих результатів.
Маєш великі кодові бази, робиш рефакторинг або хочеш прискорити роботу команди з AI – цей гайд must-read 😉
За словами інженерів OpenAI, Codex допомагає швидко аналізувати системи, рефакторити код і запускати нові функції.
А що ще? 👇🏼
1) Розуміння коду – швидкий онбординг і пошук логіки.
2) Рефакторинг і міграції – масові зміни та очищення коду.
3) Оптимізація продуктивності – пошук частин коду, які сповільнюють роботу, і їх оптимізація.
4) Покращення тестового покриття – генерація юніт- та інтеграційних кейсів.
5) Прискорення девелопменту – генерація чернетки функціоналу та скриптів.
6) Збереження фокусу – відновлення контексту після перерв.
7) Дизайн-мислення та дослідження – тестування альтернатив і пошук багів.
👉🏼 Також у гайді знайдеш best practices: структуру промптів, AGENTS.md, “Best-of-N” та налаштування середовища для кращих результатів.
Маєш великі кодові бази, робиш рефакторинг або хочеш прискорити роботу команди з AI – цей гайд must-read 😉
❤11👍5🔥5