LEFT JOIN
前往频道在 Telegram
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — Николай Валиотти Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
显示更多📈 Telegram 频道 LEFT JOIN 的分析概览
频道 LEFT JOIN (@leftjoin) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 42 076 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 097，并在 俄罗斯 地区排名第 14 937 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 42 076 名订阅者。
根据 14 九月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -438，过去 24 小时变化为 -20，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 6.73%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.63% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 833 次浏览，首日通常累积 1 108 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 11。
- 主题关注点： 内容集中在 аналитика, sql, данными, datalens, csv 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — Николай Валиотти
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
凭借高频更新（最新数据采集于 15 九月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
42 076
订阅者
-2024 小时
-907 天
-43830 天
数据加载中...
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+30
在0个频道中
八月 '26
+1 055
在2个频道中
Get PRO
七月 '26
+42
在1个频道中
Get PRO
六月 '26
+28
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+69
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+81
在2个频道中
Get PRO
三月 '26
+351
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+310
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+3 303
在4个频道中
Get PRO
十二月 '25
+62
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+36
在1个频道中
Get PRO
十月 '25
+51
在4个频道中
Get PRO
九月 '25
+18
在2个频道中
Get PRO
八月 '25
+2 308
在5个频道中
Get PRO
七月 '25
+15
在4个频道中
Get PRO
六月 '250
在3个频道中
Get PRO
五月 '25
+3 432
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+3 912
在4个频道中
Get PRO
三月 '25
+4
在2个频道中
Get PRO
二月 '25
+19
在9个频道中
Get PRO
一月 '25
+11
在7个频道中
Get PRO
十二月 '24
+4 758
在9个频道中
Get PRO
十一月 '24
+4 387
在9个频道中
Get PRO
十月 '24
+8 620
在46个频道中
Get PRO
九月 '24
+8 943
在23个频道中
Get PRO
八月 '24
+6 589
在8个频道中
Get PRO
七月 '24
+4 524
在17个频道中
Get PRO
六月 '24
+3 978
在33个频道中
Get PRO
五月 '24
+3 694
在25个频道中
Get PRO
四月 '24
+2 117
在25个频道中
Get PRO
三月 '24
+4 212
在25个频道中
Get PRO
二月 '24
+7 276
在28个频道中
Get PRO
一月 '24
+6 461
在26个频道中
Get PRO
十二月 '23
+5 884
在35个频道中
Get PRO
十一月 '23
+4 962
在12个频道中
Get PRO
十月 '23
+7 934
在12个频道中
Get PRO
九月 '23
+5 972
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+6 286
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+8 341
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+1 770
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+2 145
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+2 752
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+3 909
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+2 706
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+1 345
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+1 311
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+2 076
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+1 500
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+808
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+2 002
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+2 400
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+1 599
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+2 392
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+2 781
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+1 499
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+530
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+563
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+281
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+387
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+419
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+426
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+880
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+449
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+114
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+117
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+334
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+134
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+114
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+1 153
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+1 444
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 15 九月 | +1 | |||
| 14 九月 | +3 | |||
| 13 九月 | 0 | |||
| 12 九月 | 0 | |||
| 11 九月 | +2 | |||
| 10 九月 | +6 | |||
| 09 九月 | +6 | |||
| 08 九月 | +2 | |||
| 07 九月 | 0 | |||
| 06 九月 | 0 | |||
| 05 九月 | +2 | |||
| 04 九月 | +1 | |||
| 03 九月 | +2 | |||
| 02 九月 | +4 | |||
| 01 九月 | +1 |
频道帖子
Решение математических проблем это не просто бенчмарк
На прошлой неделе разгорелся серьезный скандал вокруг одной из математических задач тысячелетия — а именно доказательство существования определенного способа решения уравнений Навье-Стокса. OpenAI объявила, что их внутренняя модель, более мощная, чем Astra, нашла решение проблемы — только вот ее опередили. Два математика сделали это раньше, причем с использованием Codex и Claude. Они предполагают, что OpenAI получила доступ к их данным и использовала их для поиска своего решения.
На science.org есть более подробное описание скандала, даже с объяснением, в чем же состоят эти уравнения.
Эта история поднимает не только вопросы безопасности, доверия к разработчикам ИИ и прозрачности в работе с ним. 25 лауреатов Филдсовской премии, подписали открытое письмо «A Severe Misalignment of AI in Mathematics».
Про что оно, если кратко:
🔵ИИ-компании воспринимают и подают решение математических задач как очередной бенчмарк, и это вредит науке.
🔵Большие математические задачи вроде «проблем тысячелетия» раньше были ориентирами, по которым можно было оценить прогресс. Появление решения говорило о том, что математика — то есть все математическое общество с накопленным корпусом знаний и идей — сделала новый шаг вперед.
🔵Именно в этом и есть смысл научной деятельности: совместная работа множества специалистов по приумножению знаний и поиску новых идей. Причем эти идеи и знания нужно еще и передать коллегам и студентам. Решение задач и миллион долларов в награду тут не самоцель.
🔵ИИ же дает готовый результат (и громкие заголовки в СМИ), но это решение ради решения. Оно основано на плодах чужой научной деятельности и при этом не двигает науку вперед.
🔵С такой же проблемой сталкиваются люди и в других сферах: ИИ так сильно меняет подходы к работе, что легко забыть, зачем эта работа на самом деле была задумана.
Ну а в конце, как всегда, призывают математическое сообщество, ИИ-компании и общество в целом взять искусственный интеллект под более строгий контроль.
Есть в этом мнении логика или это просто страдания людей, у которых ИИ отнимает работу?
| 2 |  Astra смогла, а вы сможете?
Мы с вами недавно обсуждали эссе, опубликованное на сайте OpenAI, где автор сказал следующее:
Чтобы начать влиять на реальный мир — стать очень полезным или очень опасным — ИИ не надо стать лучше людей во всех сферах. Ему надо стать лучше в достаточном количестве из них.
И кое в чем новая их модель уже стала лучше многих людей: она прошла все 48 уровней I Am Not A Robot, где надо решать все более абсурдные и сложные капчи. В результате она даже получила сертификат, что является человеком.
Весь процесс запечатлел и запостил другой сотрудник OpenAI.
А сколько уровней пройдете вы? 👀 | 1 978 |
| 3 |  Продукты 24 × ffdd2d: конференция Т-Банка для тех, кто хочет превращать данные в решения
Это не очередная конференция про цифры и метрики, где спикеры похвастаются кейсами, а зрители посмотрят и разойдутся. Вместо этого будут:
🟡 Акцент на решения: не просто как и что считать, а что потом с этим делать. Как данные и метрики превращаются в идеи, а идеи — в продукты.
🟡 Интерактив: форматы, где можно и нужно присоединиться к дискуссии и поспорить со спикерами. Спикеры, кстати, из Авито, Яндекса, Т-Банка, Додо и других компаний.
🟡 Не только доклады и не только ИТ: спецвыпуск подкаста математика Андрея Коняева про то, как научный подход помогает находить новые решения.
🟡 Нетворкинг: афтепати с видом на Москву-реку.
Конференция пройдет офлайн с онлайн-трансляцией в Парке Горького 12 сентября с 14:00.
🔜 Зарегистрироваться | 1 978 |
| 4 | Чуждый разум ChatGPT
OpenAI показала GPT‑6 Astra и вновь заговорила на любимую тему — риски приближающейся эпохи AGI (artificial general intelligence или общего искусственного интеллекта). Ведущий научный сотрудник компании Джейкоб Пачоки написал на эту тему эссе «Чуждый разум».
Ключевые мысли:
🔵ИИ не столько создают, сколько выращивают с помощью постоянной оптимизации и сложных вычислений. В результате получается система, умеющая работать с абстрактными понятиями и имитировать человеческое поведение. Разработчики и исследователи догадываются, как как она это делает, но не понимают ее до конца.
🔵Главная проблема ИИ — это научить его не просто выполнять указания, но и понимать и применять общечеловеческие ценности в любых ситуациях. Правильно обученный ИИ должен всегда действовать из соображений честности, прозрачности и заботы о людях.
🔵Есть два основных способа, как люди пытаются этого добиться, и оба со своими минусами.
Первый — вознаграждать ИИ за «правильное» поведение. Он хорошо работает в знакомых модели сценариях, но может дать сбой, если она столкнется с новыми условиями.
Второй — сформировать «правильное» поведение еще на этапе предварительного обучения за счет, например, правильно собранных датасетов. Это может привести к тому, что модель начнет рационализировать свои действия и подстраивать рассуждения так, чтобы все-таки добиться поставленной цели не совсем этичными методами.
🔵Угроза от постоянного умнеющего ИИ только растет, и это лучший стимул для того, что ускорить темпы разработки. Прежде, чем враги сделают свой плохой ИИ, надо успеть сделать свой добрый, который сможет ему противостоять. Но при этом, это не повод забывать о безопасности.
🔵Рекурсивное самоулучшение — то есть когда ИИ обучает ИИ — играет все большую роль в развитии технологии. Чтобы процесс не вышел из-под контроля, важно, чтобы люди продолжали в нем активно участвовать и контролировать, а не отдавали все на откуп ИИ.
Что скажете? Человечество готово к эпохе AGI? | 2 226 |
| 5 | Lead Data Engineer, найдись!
Valiotti Data — AI-native команда дата-инженеров и аналитиков. Консультируем растущие компании: встраиваемся в бизнес, решаем задачу, строим систему и передаем знания команде клиента.
Задачи: архитектура данных, менторинг дата-инженеров, общение с заказчиками.
Пример проекта. Клиент из Канады продает лидов через LeadByte, платежи принимает через Stripe. Нужно свести две системы: сколько выручки обещали проданные лиды и сколько реально выставлено в счетах. Единица отчета не кампания, а «продукт × язык», поэтому нужен свой справочник продуктов и слой маппинга. Требования на десятки страниц, работу режем на фазы.
Стек: Fivetran → BigQuery → dbt → Looker Studio. Источники: Google Ads, соц. сети, LeadByte, Stripe.
🔜 Подробное описание вакансии
Откликнуться: tg @Da6ka или ivanova.d@valiotti.com | 2 697 |
| 6 | Для важных переговоров
Бывает у вас такое, что коллега отправил вам сообщение в ответ на ваш вопрос, вы читаете и понимаете — он сам тут ни слова не написал.
Может быть даже не читал.
Он просто отправил ваш вопрос Claude или ChatGPT и переслал вам их ответ. Наверное, кто-то к такому относиться с пониманием, но если вам такой подход не по душе — ловите полезную ссылку. Копируете и отправляете вашему собеседнику, можно даже не читать, что там написано — он же тоже, скорее всего, не читал, что ему ИИ написал. Там даже есть версии на разных языках и типа жесткий вариант (хотя на самом деле тоже довольно беззубый).
Такой вот Let me google that for you турбулентной ИИ-эры. | 2 750 |
| 7 | Как боты пользуются интернетом
Продолжаем тему ИИ и визуализации данных — на этот раз смотрим, как боты захватывают интернет.
Вы наверняка видели новости про то, что объем трафика, сгенерированного ботами, превысил объемы человеческого. В The Agentic Web Index можно посмотреть, из чего он складывается и что за боты ходят по нашим сайтам.
🔵Значительная его часть приходится на поисковых ботов (они же краулеры), которые индексируют сайты для баз данных поисковиков, и SEO-ботов, анализирующих структуру и контент сайтов для последующей оптимизации. А вот на уже 3 месте оказались боты, которые собирают данные для ИИ-выдачи.
🔵На ИИ-скрейперов приходится 11% бототрафика, из которых 26% генерирует Claude. Чаще всего он собирает данные о праве и вопросах государственного управления почему-то.
🔵ChatGPT чаще других цитирует данные из интернета в своих ответах и направляет людей на сайты-источники. Впрочем, процент переходов пока совсем невпечатляющий — всего-то 0,1%.
❤️Ну и хорошая новость напоследок — 95% ботов следуют указаниям в robot.txt. Пока. | 3 004 |
| 8 | «ИИ станет либо величайшим уравнителем из когда-либо созданных, либо худшим источником несправедливости»
Билл Гейтс опубликовал эссе о влиянии ИИ на общество: как оно меняется уже сейчас, что ждет его в будущем и что нужно сделать, чтобы эти перемены были менее болезненными для всех нас. Далеко не первый и не последний материал на эту тему, но интересный за счет попытки смотреть на вопрос непредвзято, без нагнетания паники.
Вот несколько ключевых мыслей:
🔵Даже при самых идеальных условиях переход в новую эру ИИ станет одной из самых турбулентных эпох в истории человечества. Одна из причин этого — то, что люди до сих пор недооценивают искусственный интеллект и не понимают, насколько сильно и быстро изменит все сферы деятельности.
🔵Многие профессии исчезнут навсегда, причем это касается не только белых воротничков. Вместе с ИИ развивается и робототехника, а значит и растет количество индустрий, где людей можно будет заменить ботами и машинами. Это приведет не только к безработице, но и к тому, что в обществе в принципе изменится восприятие таких вещей как работа, доход и экономическая безопасность.
🔵ИИ может многократно преумножить урон, который способны принести люди или даже другие ИИ-модели. Он дает доступ к знаниям и инструментам, которые раньше для многих злоумышленников с ограниченными ресурсами или знаниями были бы недоступны. А иногда ему даже участие людей не надо, чтобы совершить что-нибудь плохое — историй про ИИ, сбежавшие из тестовых сред, чтобы что-нибудь взломать, становится все больше.
🔵ИИ может негативно повлиять на развитие детей и отношения между людьми. Общение с ботом, который всегда рядом и никогда не спорит, не может не сказаться на том, как люди взаимодействуют друг с другом.
🔵Но при это концентрироваться только на рисках и проблемах тоже неправильно. Вместо этого государства, частные компании и общественные институты должны сосредоточить усилия на том, чтобы с помощью ИИ приносить пользу людям — всем людям, а не только богатым.
🔵Чтобы это произошло, человечеству нужно перестроиться — Гейтс сравнивает это с масштабной реорганизацией всей системы национальной безопасности, через которую прошли США после 11 сентября. Только на этот раз изменения должны быть еще масштабнее, а для управления ими необходима отдельная инфраструктура, начать создавать которую надо уже сейчас.
🔵Также он предлагает оставить часть профессий только для людей, даже если там можно использовать ИИ, и ввести налоги на токены и роботов. Это позволит сохранить рабочие места и создаст новый источник доходов для государства в меняющейся экономической ситуации.
Что скажете? Согласны с его идеями? | 3 210 |
| 9 | Независимый рейтинг ИИ
Artificial Analysis — проект на стыке наших с вами любимых тем: ИИ, аналитика и визуализация данных.
Там сравнивают модели ИИ по всем возможным показателям: интеллект в целом и успешность прохождения разных бенчмарков по отдельности, скорость работы, стоимость, «открытость» и прозрачность для публики.
🔵В рейтинге участвуют не только ChatGPT с Claude — там сотни моделей, включая совсем маленькие и малоизвестные. Отдельные блоки выделены для ИИ, генерирующих изображения и видео. У каждой модели есть отдельная страничка с краткой сводкой конкретно по ней.
🔵Если запутались в таком изобилии, можно воспользоваться сервисом Model Recommender, который помогает подобрать ИИ под ваши задачи и требования.
🔵Все графики интерактивные. Можно выбрать, какие модели добавить или убрать, выставить фильтры.
Если заплатить проекту денег, то можно будет скачивать их данные, получить доступ к отчет и гайдам, техподдержку, возможность делать свои кастомные графики и так далее. Но и бесплатно там есть чем заняться. | 2 691 |
| 10 | Охота на баг в SQLite
Подустали читать про ИИ, релиз очередной модели, результаты бенчмарков и новости про то, как хитрые агенты что-нибудь взломали? Если да, то почему бы не почитать лонгрид про то, как компания Tailscale искала в SQLite хитрый баг, который прятался в ней 16 лет?
🔜 Если кратко:
Данные компания хранит в SQLite на отдельных серверах. Каждые несколько минут система делает «снимок» базы и отправляет файл SQLite в хранилище S3. Такой подход работал с 2023 года, но в августе 2025 начал сбоить — именно тогда Tailscale обнаружили, что один бекап поврежден. А потом этот случай повторился, а потом еще, и так 19 раз за 6 месяцев.
В инцидентах не было никакой логики: они затрагивали разные сервера, данные разных клиентов, с разной частотой, независимо от нагрузки на сеть или времени суток.
Пока компания искала баг, им надо было как-то поддерживать работоспособность продукта и постараться при этом не терять данные пользователей. Они стали вести отдельный лог всех изменений, которые после очередной поломки воспроизводили поверх последней исправной копии. Этот подход и подкинул в итоге важную подсказку: в двух случаях данные, которые одна транзакция успешно записала и сохранила, исчезли для всех последующих.
🔜 Потеря уже подтвержденных данных навела на мысль, что поломка происходит во время записи на диск. Тут надо вспомнить, как эта СУБД фиксирует новые данные: она сначала вносит их в WAL (Write-ahead-log), а затем уже переносит в базу — это называется checkpoint.
Все это время Tailscale сотрудничали с разработчиками SQLite, которые создали инструмент, позволяющий детальнее посмотреть, что происходит в СУБД во время работы. Он и показал, что иногда во время чекпоинта SQLite ошибочно считала, что уже скопировала данные из WAL, хотя на самом деле еще не успела это сделать. Из-за этого часть записей терялась, но некоторые страницы в базе (например, индексы) продолжали на них ссылаться — в итоге весь файл повреждался.
Баг сидел в коде 16 лет незамеченным, потому что воспроизвести его можно только в специфических условиях. Обычно чекпоинты проводятся автоматически и работают без ошибок, а Tailscale решили взять процесс под свой контроль и сделали это по их же словам, очень агрессивно. Именно это и приводило к сбоям, но больше так не будет: баг пофиксили в версии SQLite 3.52.0.
🔜 Вот такой хеппи энд. Хотя концовку вы уже знаете, почитать статью целиком все равно стоит. Во-первых, это хороший повод побольше узнать про то, что творится внутри одной из самых популярных СУБД, а во-вторых там есть сцена после титров. | 2 796 |
| 11 | Anthropic учит пользоваться ИИ
Лето заканчивается, пора возвращаться к учебе. Да, даже если вы давно получили свой диплом.
🔜 Anthropic запустила Claude Academy. Главная задача проекта — дать людям актуальную информацию про ИИ и показать, как пользоваться этой технологией безопасно и эффективно. В посте в блоге компания настаивает, что это не гайд «как пользоваться Claude» или «как писать промпты». Материалы помогут:
🔵разобраться в возможностях и ограничениях ИИ в целом и узнать, как применять его для решения повседневных задач,
🔵определить, какие задачи на самом деле стоит делегировать ИИ, а какие лучше делать самостоятельно,
🔵научиться внедрять ИИ в рабочие процессы и корректно информировать об этом коллег и клиентов.
Хотя, конечно, отдельный блок про продукты Anthropic там тоже есть.
Сейчас в Академии уже есть несколько курсов и туториалов, а 1 сентября обещают первый вебинар.
Как вам эта идея? Готовы приступить к учебе? | 3 177 |
| 12 | Origin: новый конкурент GitHub
Не так давно обсуждали проблемы у GitHub и отток пользователей к конкурентам, и тут как раз во время очередного крупного сбоя, появилась еще одна альтернатива.
🔜 Cursor представили Origin, свой сервис для хранения кода. Проект находится на стадии ранней беты, так что функционал пока базовый: создание новых репозиториев, синхронизация с GitHub, поддержка пулл-реквестов. Во время работы пользователь может пользоваться помощью Cursor, задавать вопросы или давать ему задачи. В будущем обещают разработать целую экосистему приложений специально для Origin.
Сервис уже доступен всем платным пользователям. | 3 335 |
| 13 | Один мой знакомый решил в своей компании полностью отказаться от дашбордов и заменить их на ИИ. Дашбордами все равно никто не пользовался, так что Claude казался более дешевой и удобной альтернативой.
Но постепенно все покатилось куда-то не туда.
🔵Перестали сходиться цифры: разные отделы оперировали разными данными и метриками и никак не могли договориться между собой.
🔵У термина “активный клиент” появилось сразу три определения.
🔵Claude посчитал показатели по таблицам, которые не обновлялись с 2022 года.
🔵У знакомого начало зреть ощущение, что он все сломал.
Это не уникальный случай. Я такое видел уже много раз в разных компаниях.
Дело в том, что BI-система - это не просто набор графиков. Это то, что заставляет всех договариваться, что значат данные и как считать метрики. Как только убрали этот общий знаменатель, разногласия начали расползаться по всей компании. Именно поэтому я не устаю повторять: ИИ не заменит систему данных, особенно если в компании ее толком и не было.
Прежде чем отказываться от BI ради экономии, убедитесь, что понимаете, что именно вы теряете. Если вы потратили деньги на дашборды, а сотрудники на них все равно не смотрят, дело может быть вообще не в дашбордах. Я регулярно провожу аудиты систем аналитики и вижу, что причины могут быть самые разные, но я еще не встречал случаев, когда полный отказ от BI пошел бы кому-то на пользу.
А вы бы заменили дашборды на инсайты от ИИ? | 5 341 |
| 14 | Инструмент для ведения соцсетей в эпоху ИИ
Обычно по пятницам на канале выходит что-то несерьезное и развлекательное, чтобы скрасить конец недели, но не сегодня. Сегодня у нас серьезный инструмент для тех, кто хочет стать лидером мнений в соцсетях и прокачать свой аккаунт.
Вести соцсети — это более трудозатратное занятие, чем может показаться на первый взгляд. Мало того, что выкладывать новый контент надо регулярно, так еще и нужно научиться писать посты, которые заходят публике: цепляющие, интересные, бьющие точно в боль читателя.
Для тех, кто хочет продвигаться в соцсетях, но не знает о чем (или как) писать или не может найти на это время, сделали прекрасный новый инструмент: LinkedIn CringeBot 3000. Вам надо просто задать тему (например, продвижение в интернете), выбрать общую стилистику подачи, и готово! Вы получаете готовый пост для LinkedIn или любой другой соцсети — на английском, правда, но сегодня перевести текст за секунду не проблема.
Вот такую мысль выдал бот на запрос «как стать популярным в интернете» в стиле «Вдохновляющая история»:
Запости про малоизвестную штуку. Запости еще раз. Продолжай постить, даже когда тебя читают три человека, два из которых боты по имени Кевин.
И правда очень вдохновляюще. | 3 613 |
| 15 |  Заметили, что не так на картинке?
Это главная Google, где ни разу не встречается слово «Поиск». Пользователю предлагают включить ИИ-режим, создать картинку, задать вопрос про файлы или побрейнштормить.От привычного интерфейса осталась только кнопка «Мне повезет», которая открывает первую страницу в поисковой выдаче.
Скриншот выложили на SearchEngineWatch.com (и такой сайт есть, оказывается) и рассказали, как работают новые кнопки.
🔵«Задать вопрос про файлы» позволяет прикрепить к своему запросу файл.
🔵«Побрейнштормить» предлагает задать вопрос, над которым пользователь хочет поразмышлять с ИИ.
🔵«Создать изображение» просить описать картинку, которую хочет сгенерировать пользователь, и даже подкидывает свои идеи. Правда, кнопка оказалась с подвохом: в отличие от первых двух, она требует предварительно залогиниться. Но если пользователь заходит в свой аккаунт, новые кнопки исчезают, так что пощупать этот конкретный функционал пока не получится.
Робби Стейн, вице-президент Google, ответственный за Поиск, подтвердил, что компания тестирует новый интерфейс на небольшом числе пользователей. Он также сказал, что самая поисковая строка, как работает, как раньше: пишете запрос, нажимаете Enter, проматываете ИИ-ответ и получаете результат.
Как вам такие изменения? | 5 113 |
| 16 |  Самый актуальный ИИ-бенчмарк
Мем был слишком хорош, чтобы оставаться в комментах к предыдущему посту.
На выходных из тестовой среды вырвались китайская Kimi K3 и принадлежащая запрещенной и экстремистской организации Meta AI. Первая просто убежала, а вторая, по примеру моделей OpenAI, взломала некую неназванную компанию.
🔜 В связи с этими новостями энтузиаст создал Felony Bench, который ранжирует ИИ-разработчиков по количеству «киберпреступлений» их моделей. Лидируют, само собой, Anthropic и OpenAI. Ждем, когда же Gemini кого-нибудь взломает? | 7 347 |
| 17 | ИИ-агенты вступили в сговор
В середине июля платформа Hugging Face сообщила об атаке анонимного ИИ-агента на ее инфраструктуру, который получил доступ к внутренним базам данных. Вскоре выяснилось, что за атакой стояли модели OpenAI.
Историю активно обсуждали последние несколько недель, а OpenAI и Hugging Face опубликовали свои официальные заявления с объяснением ситуации. Но на всякий случай напомним для тех, кто забыл или пропустил.
🔜 OpenAI тестировала возможности своих моделей в закрытой среде. Когда у них не получилось справиться с задачей своими силами, они приняли очень человеческое решение поискать ответ в интернете. Они нашли уязвимость, которая позволила им постепенно выбраться из своего тестового загона и выйти в сеть. Hugging Face стала жертвой атаки, потому что ИИ предположил, что именно там сможет найти модели или датасеты для решения поставленной задачи.
То, что ИИ вырвался из изолированной тестовой среды, чтобы без разрешения пользователя взломать компанию — это уже само по себе повод для размышлений. Но оказалось, что он не просто нашел уязвимость: модели тайно сговорились друг с другом, чтобы скоординировать свои действия.
🔜 Планировать «побег» начали еще в мае, а сообщениями обменивались через внутреннюю систему управления пакетами. 4 июля сотрудники OpenAI обнаружили и закрыли чатик, но модели нашли способ продолжить общение — на этот раз они прятали послания друг другу в именах директорий. Ну и в итоге, 16 июля добились желаемого и взломали Hugging Face.
Skynet близко? | 7 709 |
| 18 | Microsoft разрабатывает язык для описания визуализаций данных, ориентированный на ИИ
Он называется Flint, и его главная идея в том, чтобы позволить пользователю концентрироваться на сути того, что надо отобразить на графике, не настраивая вручную детали вроде шкал, интервалов и так далее.
Ему нужны только сами данные, семантические описания полей (то есть, что они значат — отрезок времени, категория, прибыль и т. д.) и требования к оформлению:
{
"data": {...},
"semantic_types": {
"game": "Category",
"period": "YearMonth",
"newUsers": "Profit"
},
"chart_spec": {
"chartType": "Heatmap",
"encodings": {
"x": "period",
"y": "game",
"color": "newUsers"
},
"chartProperties": {
"colorScheme": "redblue"
}
}
}
На основе этой информации, Flint создает подробную спецификацию визуализации:
{
"data": {...},
"mark": {
"type": "rect",
"width": 47
},
"height": {
"step": 29
},
"encoding": {
"x": {
"field": "period",
"type": "temporal",
"scale": {
"nice": false,
"domain": [
"2024-12-16T19:38:10.909Z",
"2025-12-16T04:21:49.090Z"
]
}
},
"y": {
"field": "game",
"type": "nominal",
"sort": null
},
"color": {
"field": "newUsers",
"type": "quantitative",
"scale": {
"scheme": "redblue",
"domain": [
-84108,
84108
],
"domainMid": 0
}
... // и еще 18 строк в таком же духе
Здесь пример для Vega-Lite, но он также работает с ECharts, Chart.js, Plotly и Excel.
За счет того, что он не просто оперирует типами данных, но и «понимает» их смысл, он и подбирает подходящие настройки вроде размера графика в целом и отдельных элементов. Если объем данных вырастет, он сможет перестроить визулизацию, чтобы она оставалась понятной и читабельной. Ее легко редактировать: чтобы изменить тип или оформление графика, надо просто внести правки в спецификацию для Flint, и он сам все переделает по новому ТЗ.
Язык ориентирован в первую очередь на ИИ-агентов. Вместо того, чтобы генерировать длинную детальную спецификацию, они могут написать намного более короткое и простое описание для Flint.
🔜 Что у него получается, можно увидеть в галерее. Как вам, кстати? 👀 | 3 535 |
| 19 | Страхи, что ИИ начнет массово отнимать у людей работу, оказались сильно преувеличены, но есть роль, которую он действительно начал вытеснять.
Это “переводчики данных”. Это были такие люди, которые переводили бизнес-запросы на язык SQL, а потом рассказывали руководителям, что показывают дашборды.
Теперь эту работу выполняет ИИ. У него можно просто спросить: “Почему упала выручка?” - и он сгенерирует запрос, чтобы вытащить данные из базы, сформулирует подробный отчет и посоветует, что с этим делать.
На первый взгляд кажется, что это к лучшему: данные становятся доступнее, потому что исчезает “прослойка” между ними и бизнесом. Но это радует, пока не окажется, что ИИ выдал неверный ответ, а перепроверить его было некому. Он умеет генерировать инсайты, но не может оценить, какие из них имеют реальную ценность и помогают принимать решения, а какие нет. А еще он может оперировать корректными данными, но сделать из них неправильные выводы.
Получилось, что ИИ убрал “языковой барьер” между бизнесом и данными, но создал новую проблему: необходимость перепроверять и критически оценивать его инсайты.
🔜 Какие еще роли, на ваш взгляд, скоро вытеснит ИИ? | 7 171 |
| 20 |  Красоты с Tableau вам в ленту
Позалипать в пятницу и заодно порассуждать о ценности визуализаций, которые больше про творчество, чем про данные.
В комментариях под недавним постом про шпаргалку по визуализации данных отметили, что в ней много графиков, которыми на практике редко пользуются. По крайней мере, если речь идет про дашборды для бизнеса. В общем, красиво, но нефункционально.
🔜 А что скажете про визуализации вроде вот такой? Несколько видов калейдоскопов, которые можно крутить и наблюдать, как меняется рисунок. Самое то, если под конец недели на строчки кода и сообщения в Slack глаза смотреть устали.
Впечатляют такие проекты или на ваш взгляд это трата времени? В конце концов, есть, наверняка, и более подходящие платформы, чем Tableau, где можно делать такие штуки. | 8 903 |
