现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 — @valiotti 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 43 632 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 100，并在 俄罗斯 地区排名第 14 662 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 43 632 名订阅者。
根据 03 六月, 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 -766，过去 24 小时变化为 -33，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 16.43%。内容发布后 24 小时内通常能获得 11.55% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 7 172 次浏览，首日通常累积 5 043 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 — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
凭借高频更新（最新数据采集于 04 六月, 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。
43 632
订阅者
-3324 小时
-2287 天
-76630 天
数据加载中...
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+8
在0个频道中
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 | |
| 04 六月 | +4 | |||
| 03 六月 | 0 | |||
| 02 六月 | +1 | |||
| 01 六月 | +3 |
频道帖子
Линейный график как искусство
Этот график в любом современном BI-инструменте можно сделать за несколько кликов Да что BI — его можно нарисовать без особых проблем даже в обычном Экселе.
Но у автора он отнял 50 часов — больше стандартной рабочей недели. Он все нарисовал от руки, с помощью карандашей, туши, линеек и набора для леттеринга. В своем посте про этот опыт он поделился набором классических книг про визуализацию для вдохновения, списком инструментов и практическими советами: например, как нарисовать четкие, аккуратные линии.
Если интересно, то простого маркера для этого недостаточно: надо отметить точки на графике, вокруг них нарисовать круги и верхние точки кругов соединить линиями — и только внутри этих линий закрасить черным или другим цветом.
Он рассказывает, как лучше выстроить процесс, и как работать с разными инструментами. Единственный вопрос, на который он не дает ответ — зачем вообще этим заниматься? Зачем тратить 50 часов на то, что намного проще и быстрее сделать на компьютере?
Возможно, просто из любви к искусству. В конце концов, не все нужно автоматизировать и оптимизировать — иногда можно потратить 50 часов на линейный график и просто наслаждаться процессом.
Кстати, даже если не планируете рисовать графики карандашами и чернилами, в посте есть ссылки на онлайн-версии книг, которые все еще стоят внимания. несмотря на возраст.
| 2 | От мечты стать сварщиком в Сыктывкаре до ML-стажировки в Саудовской Аравии
Такой путь прошёл Степан Платинский, выпускник ШАДа Яндекса. Он рассказал журналу о технологиях 8БИТ, как у него это получилось, а мы выбрали из его интервью самые интересные моменты.
Сейчас Степан обучает модели для международного поиска Яндекса и занимается исследованиями в области экстремальной статистики. Именно научная деятельность помогла ему познакомиться с профессором университета KAUST в Саудовской Аравии и попасть к нему на стажировку в прошлом году.
Степан назвал три фактора, которые помогут повысить шансы на участие в международной программе. И, кстати, идеального английского среди них нет, если вы вдруг этого опасались. Язык, конечно, пригодится, но важнее другое.
🔵 На стажировки охотнее всего берут людей, у которых уже есть реальные научные результаты: собственные наработки, публикации, опыт участия в исследованиях. Степан этот опыт получил во время учебы в ШАДе, где как раз большой акцент делают на практику.
🔵Начинать искать возможности стоит как можно раньше, не дожидаясь последних курсов. Объявления о наборе стажёров часто публикуют в студенческих сообществах и чатах, и Степан рекомендует откликаться на всё, что имеет отношение к вашей специальности.
🔵И самое главное — любознательность и искренний интерес к ML. Только они дают достаточно мотивации, чтобы следить за новостями в такой динамичной и постоянно меняющейся сфере.
А что вы думаете про международные стажировки? Куда хотели бы съездить? | 6 099 |
| 3 | Два брата отняли работу у ИИ…
…но не ту, которую стоит отнимать.
Помните многочисленные истории про то, как очередной ИИ-агент удалил БД без возможности восстановления, а потом неискренне извинялся? Братья из США, видимо, тоже слышали, и решили, что и сам так могут — и даже доказали на деле.
🔜 В 2015 за участие кибермошеннической схеме Муниб и Сохаиб Ахтер получили 3 и 2 года тюрьмы соответственно. Какое-то время им удавалось скрывать этот факт от работодателей — настолько успешно, что они даже смогли устроиться в Opexus, ИТ-компанию, обслуживающую американские государственные ведомства. Правда, длилось это недолго: один пришел в 2023 году, второй в 2024, а уволили их обоих 18 февраля 2025, когда вскрылось преступное прошлое и новые грешки на текущем месте.
Эту новость им сообщили на звонке в Microsoft Teams в 16:48. Уже в 16:55 Сохаиб попытался, но не смог зайти в свой рабочий аккаунт. Его брат оказался предусмотрительнее: он позаботился о доступе к данным еще до звонка. В течение следующего часа он снес 96 баз с государственными данными, скачал 1805 файлов Комиссии по равным условиям для трудоустройства США и налоговые данные как минимум 450 человек.
Любопытно, что они случайно записали свой разговор во время совершения преступления.
Дальше события развивались предсказуемо: в марте 2025 к братьям пришли с обыском, в апреле 2026 Муниб признал вину сам, а в мае его брата признал виновным суд жюри. Сейчас Муниб пишет от руки письма с просьбой пересмотреть обвинение, а Сохаиб ждет приговора, который должны вынести в сентябре.
🔜Получилась поучительная история по то, что несмотря на стремительное развитие технологий, главной угрозой для кибербезопасности остается человеческий фактор: невнимательность рекрутеров и СБ, наплевательский подход к кибербезопасности и мстительность уволенных сотрудников. | 6 688 |
| 4 | Хогвартс против Хемингуэя
Tableau Public — удивительное место. Там можно найти как довольно стандартные, пусть и хорошо сделанные, дашборды с метриками и графиками, так и целые исследования, упакованные в интерактивные инфографики.
Например, одно из них посвящено изучению популярности книг разных жанров на сайте goodreads.com, где пользователи пишут отзывы на прочитанные книги и выставляют оценки по пятибалльной шкале. Автор взял самые популярные из них, у которых уже собралось больше миллиона оценок, и проанализировал их рейтинги.
Выяснилось несколько интересных фактов:
🔵Всего таких книг 210. 46 из них или 22% уже стали мировой классикой — среди них «Старик и море», «Ромео и Джульетта», «Властелин колец», «Одиссея» и другие громкие названия.
🔵При этом почти у 21 книги из этой категории оценки по меркам сайта ниже среднего.
🔵71 книга из 210 «миллионников» относится к современному фэнтези, и там вы найдете «Гарри Поттера» и «Сумерки». У них оценки среднем зачастую выше, чем у классики.
Автор приводит результаты исследований о возможных причинах такого перекоса — например, возраст наиболее активной части пользователей сайта и их возможную предвзятость к классике, которую в них силой запихивали в школе. В конце концов, оценка пользователя говорит не столько об объективном качестве текста, сколько о том, насколько она понравилась и запомнилось читателю. И как бы не был силен Хемингуэй, книжки про волшебников людям в основном заходят лучше.
В итоге получилось интересное чтение для вечера пятницы, инструмент, чтобы выбрать следующую книгу на почитать, и просто крутая визуализация, показывающая возможности Tableau. | 6 609 |
| 5 | Почти на каждом нашем проекте, как только мы заходим в Metabase, видим одну и ту же картину: дубли запросов, мертвые дашборды, SQL, в котором уже никто не разбирается. Раньше я лез разгребать это руками и тратил по несколько дней на один аудит.
В какой-то момент стало понятно, что эту работу можно автоматизировать. Начал собирать инструмент для себя, чтобы хотя бы первую инвентаризацию проводить без боли.
Так появился MetaLens.
Если честно, я не люблю называть его «ИИ-инструментом», это создаёт ожидание, что есть одна волшебная кнопка и всё чинится само. На деле это полноценный продукт, в основе которого модели Антропика, Metabase MCP и восемь ИИ-агентов, у каждого своя зона ответственности:
🔵X-Ray делает полный аудит проекта за 90 секунд
🔵Docs пишет документацию к запросам и дашбордам
🔵Catalog находит и архивирует устаревший контент
🔵Reviewer разбирает SQL на баги и плохие паттерны
🔵Chat отвечает на вопросы по данным на естественном языке
🔵Builder собирает дашборды в несколько кликов
🔵Metric Tree рисует карты метрик
🔵Gap подсказывает, каких отчетов не хватает
Конкретный пример из недавнего: маркетплейс на ранней стадии, 23 контрибьютора, 5 баз, 1798 запросов. MetaLens за 2 минуты нашел 94 группы дублей и 901 запрос, к которому уже год никто не обращался. Раньше такой аудит занимал у меня несколько дней.
Изначально это был внутренний инструмент Valiotti Data, но за пару месяцев он вырос в SaaS-платформу, к которой можно подключить и свой Metabase. Если интересно потрогать, оставьте почту в комментариях, отгрузим 100 кредитов, чтобы спокойно прогнать все агенты на своем проекте. | 7 204 |
| 6 | Сколько денег приносит ИИ?
Amazon, Google, Microsoft и другие технокомпании вкладывают в ИИ огромные деньги: они выпускают все новые продукты на его основе и активно — иногда слишком — продвигают их среди клиентов и даже собственных сотрудников. Учитывая их рвение, может показаться, что это приносит им большие доходы, но, кажется, это не так. По крайней мере пока.
🔜 Здесь собрали данные о затратах и прибылях передовых ИИ-компаний: кроме уже упомянутых, там есть запрещенная в России Meta, Nvidia, OpenAI, Anthropic, Oracle, xAI, Mistral, Cohere и Deepseek.
В плюсе пока только Nvidia, которая с 2023 заработала на ИИ-чипах 253 миллиардов. Никто больше к таким результатам даже не приблизился, и в основном все в глубоком минусе.
Выглядит не очень, но стоит учитывать три фактора:
🔵На графиках только затраты и доходы, связанные с ИИ, а не финансовые показатели компании в целом. То есть Copilot не привел Microsoft к банкротству.
🔵Цифры приблизительные и основанные во многом на предположениях, оценках экспертов и слитых данных. Список источников внизу страницы.
🔵Многие денежные потоки в индустрии движутся по кругу: от Google в Anthropic, от Anthropic в Nvidia и от Nvidia в Google. Это тоже влияет на точность оценки прибыльности ИИ-проектов.
В любом случае, выглядят данные любопытно и доля правды в них точно есть. Отсюда вопрос: как думаете, когда ИИ начнет окупаться? | 6 892 |
| 7 | Гача, доведенная до абсолюта
По пятничной традиции предлагаем способы скоротать время до конца рабочего дня.
На этот раз — вариант для тех, кто хочет понять, почему так популярен Genshin и иже с ним, но сам в это играть не хочет.
Такие игры называются гача, и смысл в них — в том, что что-нибудь собирать, обычно персонажей. Выбрать или купить конкретного героя нельзя — надо «крутить» и надеяться, что он вам выпадет. Увеличить свои шансы можно, вливая в игру либо деньги, либо время, чтобы получить дополнительные «крутки».
🔜 В чем смысл и зачем кому-то тратить время на это казино? Сложно объяснить, но можно прочувствовать на себе, поиграв в Number Gacha — гачу, где надо собирать цифры от 1 до 100. Деньги тратить не надо, но все остальные элементы на месте: у цифр есть разные категории редкости, от обычной до легендарной, возможность зарабатывать внутриигровую валюту и покупать бонусы и дополнительные «крутки» и даже сражения. В общем, это такая гача, из которой убрали все лишнее и оставили только самую суть.
И это все еще работает и затягивает, даже без анимешных девочек, мира, сюжета и прочего, что обычно ценят игроки.
Как вам? Прочувствовали, чем гачи привлекают миллионы людей или это все-таки не ваше? | 7 154 |
| 8 | ИИ-поиск, ИИ-почта, ИИ-документы
Рассказываем про интересные новости с Google I/O 2026. Если кратко: искусственный интеллект становится неотъемлемой частью всех продуктов и сервисов компании.
🔜 ИИ станет ключевым компонентом Поиска. Получится что-то среднее между привычным поиском и ИИ-чатботом, которому теперь можно будет давать не просто ключевые слова, а подробные запросы, задавать уточняющие вопросы в блоке «Обзор от ИИ», создавать поисковых агентов.
То есть не просто написать «куплю гараж», а подробно описать, где вы живете, какая у вас машина и какой гараж вам нужен. Google это все обработает, выдаст подробный ответ вместо со стандартной поисковой выдачей и возможно даже что-нибудь накодит или визуализирует — это он тоже теперь умеет. Даже если вы ничего не найдете, агент продолжит шерстить интернет в поисках подходящего гаража и пришлет оповещение, если вдруг найдет.
Google называет это самым масштабным обновлением Поиска за 25 лет. Выкатывать его начнут уже сегодня, для всех стран и языков.
🔜 ИИ-помощников получат и другие сервисы. В Gmail вместо того, чтобы по старинке искать письмо в ящике, пользователь сможет просто задать вопрос голосом, например: «Во сколько у меня самолет?» ИИ найдет билет и напомнит время и дату. Главное тут, чтобы он ничего не перепутал и не нагаллюцинировал. А в Google Docs можно будет просто надиктовать все, что вы хотите записать, а ИИ сам это все структурирует и красиво оформит, еще и подтянет данные из других сервисов и файлов, если понадобится.
🔜 Также представили Gemini Omni, которая умеет генерировать и редактировать видео в разных стилях на основе текстовых промптов, изображений или других видеороликов. Первая модель из линейки, Gemini Omni Flash, доступна подписчикам Google AI Plus, Pro и Ultra. На следующей неделе ее смогут протестировать пользователи YouTube.
Больше ИИ-новостей — в блоге компании. Там рассказали также про новую Gemini 3.5, умные очки, которые поступят в продажу осенью, ИИ-инструменты для научных исследований и многое другое. А что вам больше всего запомнилось на Google I/O? | 6 721 |
| 9 | SQL против мошенников
Интересная статья про паттерны, по которым можно выявить случаи мошенничества и подозрительной активности на банковских счетах с помощью простого советского SQL.
Большинство признаков, на которые надо обращать внимание, известны или интуитивно понятны, но автор еще и сами SQL-запросы показывает, и это уже может пригодиться.
🔵Скорость снятия денег. Большое количество операций за короткий срок говорит о том, что мошенник пытается поскорее опустошить карту, пока владелец не заметил.
🔵Телепортация — в течение небольшого промежутка времени карта использовалась в двух местах, между которыми физически невозможно переместиться с такой скоростью.
🔵Снятия подозрительных сумм. Небольшие, круглые суммы — у автор это 1-5-10 долларов — говорят о том, что мошенник проверяет, работает ли карта. Сомнения должны вызывать и частые покупки на суммы ниже пределов, после которых требуется подтверждение личности или пин-код.
🔵Внезапный рост числа уникальных карт у одного мерчанта. Если раньше через него проходили 200 карт в день, а потом их число подскочило до 1000+, это повод присмотреться к нему повнимательнее.
🔵Операции в нетипичное для пользователя время. Например, если человек всегда платит днем, а потом внезапно начинает активно пользоваться картой в 3 ночи.
Чтобы выявлять все эти сигналы было проще, автор предлагает заранее материализовать их с помощью оконных функций:
SELECT
cardholder_id,
timestamp,
amount,
merchant_id,
timestamp - LAG(timestamp) OVER w AS time_since_last,
CASE WHEN merchant_id <> LAG(merchant_id) OVER w
THEN 'changed' ELSE 'same' END AS merchant_change,
sum(amount) OVER (
PARTITION BY cardholder_id
ORDER BY timestamp
RANGE BETWEEN INTERVAL '24 hours' PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS running_24h_total,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY cardholder_id, date(timestamp)
ORDER BY timestamp
) AS tx_of_day
FROM transactions
WINDOW w AS (PARTITION BY cardholder_id ORDER BY timestamp)
ORDER BY cardholder_id, timestamp;
И после этого уже прогонять проверки с помощью WHERE:
SELECT *
FROM tx_with_windows
WHERE tx_of_day >= 5
AND time_since_last < INTERVAL '60 seconds'
AND merchant_change = 'changed';
Главное — не переусердствовать и помнить, что каждый сигнал по отдельности, как правило, ничего не доказывает: и обычному человеку может понадобиться снять деньги с карты несколько раз подряд или сбегать в магазин посреди ночи. Чтобы отсеять честных пользователей от мошенников, нужно смотреть на несколько параметров в совокупности. | 7 946 |
| 10 | ИИтальянская забастовка
Простите за каламбур в заголовке, но в пятницу же можно, правда?
🔜 Руководство Amazon подталкивает сотрудников к автоматизации работы через создание агентов с помощью инструмента MeshClaw — нетрудно догадаться, что он вдохновлен нашумевшим этой зимой OpenClaw. Хотя в компании заявили, что активность использования ИИ не будет учитываться при оценке качества работы, многие в это не верят. Сотрудники Amazon опасаются негативных последствий, если не продемонстрируют, с каким энтузиазмом они внедрили новую технологию в свои процессы.
Это все привело к тому, что люди начали использовать агентов везде, где только можно, даже если не нужно. Таким образом они «накручивают» число потраченных токенов и поднимают статистику уровня внедрения ИИ по компании. Такая вот итальянская забастовка в киберпанке.
🔜 Помимо сомнительной эффективности, такой подход к работе несет и риски для кибербезопасности. MeshClaw — очень многофункциональный инструмент, который во внутренних документах описали так:
Ночью он «спит», чтобы объединить все, чему научился, следит за вашими деплоями, пока вы на встречах, и разбирает вашу почту еще до того, как вы проснетесь
В общем, он может интегрироваться во все процессы и действовать автономно. Вкупе с излишне активным применением, чтобы угодить руководству, это вызывает опасения, что в какой-то момент он может сделать что-нибудь не то.
Ждем новостей, как он снес базу и не оставил резервных копий по примеру Claude? | 7 505 |
| 11 | Если что-то не ломалось, это надо починить с помощью ИИ
Курсор мыши уже много лет существует в почти неизменном виде. Функционал у него тоже стабильный — кликать, выделять, перетаскивать объекты. Вот последнее и хотят изменить в DeepMind. Их улучшенный ИИ-курсор может стать инструментом, который делает проще взаимодействие человека и искусственного интеллекта.
🔵 Первого он избавляет от необходимости переключаться между вкладками и программами или писать длинные промпты. Вместо этого можно просто кликнуть мышкой на объект на экране и дать команду голосом: «Убери это», «Перепиши этот текст по-человечески», «Объедини эти столбцы в таблице».
🔵Второму он дает контекст. ИИ получает запрос от пользователя и «видит» не только объект, который нужно изменить, но все что вокруг него.
Таким образом можно отредактировать текст, картинку или таблицу, попросить ИИ прокомментировать какой-то объект на экране, перевести незнакомое слово или даже выполнить задачу посложнее. В статье приводят пример, где пользователь выделяет название кафе на кадре из видео и просит забронировать там столик на завтра.
Обновление уже выкатывают в Chrome и на ноутбуках Googlebook, протестировать ИИ-функции также можно в Google AI Studio, правда, есть региональные ограничения.
Как вам такая идея? Стали бы пользоваться? | 6 995 |
| 12 | А вы когда-нибудь задумывались, что такое Copilot?
Начинаем неделю с любопытной визуализации — и для разнообразия она даже не с Tableau Public!
Как и остальные техногиганты, Microsoft активно включилась в ИИ-гонку. Компания сделала ставку на Copilot — спорный продукт, который чаще всего попадает в новости, потому что им в очередной раз кто-то недоволен.
🔜 Но главный вопрос не «что не так с Copilot», а что такое Copilot? Первый же запрос в Google ведет на страницу ИИ-чатбота, но если копнуть глубже, все оказывается намного запутаннее.
Конечно, у OpenAI и Anthropic тоже много разных продуктов, которые часто упоминают под общими, широко известными названиями ChatGPT или Claude. Так что нет ничего удивительного, что и Copilot — это больше, чем один-единственный ИИ-ассистент. Удивительно количество всевозможных сущностей, объединенных этим названием — 80. Возможно, уже чуть больше, если Microsoft запустили что-нибудь новенькое, или меньше, если наоборот прикрыли.
🔜 Полный список на картинке выше. Есть и интерактивный вариант, на котором легче отследить связи между разными сервисами, которые каким-либо образом связаны друг с другом.
А вы пользуетесь Copilot (любым)? | 10 800 |
| 13 | Шахматы, из которых убрали все лишнее
Шахматы — это, конечно, прекрасная игра, но не кажется ли вам, что в них слишком много всего? Все эти фигуры, доска огромная, ну куда это все?
Почему бы не отбросить всю эту мишуру и не оставить только самое главное: один ряд, три фигуры у каждого игрока, которые могут двигаться вперед или назад, восемь клеток. Получатся прекрасные в своей простоте одномерные шахматы.
🔜 У игрока есть ладья, король и конь. Последнему негде ходить буквой Г, но он может двигаться на две клетки вперед и перепрыгивать через чужие фигуры.
Задача — поставить мат королю противника, за которого играет ИИ.
Единственный минус одномерных шахмат — возможных стратегий в них чуть-чуть поменьше, чем в обычных, но некоторая вариативность все же присутствует.
А если для вас это слишком просто, то напомним, что недавно писали про шахматы на SQL. | 10 002 |
| 14 | Сделай сам: мини-курс по обучению ИИ с нуля
Лучший способ разобраться, как что-то работает — попробовать сделать это самому. С языковыми моделями это тоже работает.
🔜 На github выложили мини-курс, где автор предлагает собрать GPT своими руками, чтобы понять, как устроены современные LLM внутри. Идея проекта в том, что вместо использования готовых библиотек вроде Hugging Face или LangChain написать почти все основные части модели самостоятельно. Для успешного прохождения понадобится только знание Python — опыт работы с ИИ и машинным обучением не обязателен.
Курс состоит из шести уроков, за время которых вы напишете токенизатор, познакомьтесь с трансформерной архитектурой, выстроите цикл обучения и в конце концов получите модель, которая пишет стихи почти как Шекспир. | 11 721 |
| 15 |  Периодическаяя таблица ИИ-стартапов
ИИ с нам уже достаточно долго, чтобы вокруг него выросла целая индустрия с разными направлениями — какие-то все еще бурно растут, а какие-то уже даже стабилизируются.
Это хорошо видно на визуализации, опубликованной на Tableau Public. Автор свел воедино данные об успехах и развитии ИИ-стартапов из нескольких категорйи за год, с февраля 2025 по февраль 2026.
Он выделил 4 большие группы ИИ-компаний:
🔵Базовый уровень — разрабатывают сами модели (OpenAI, Anthropic) и ИИ-инфраструктуру (Databricks).
🔵Горизонтальный уровень — создают инструменты для широкого списка задач, которые могут использоваться в разных сферах: от написания кода до генерации картинок и музыки.
🔵Вертикальный уровень — разрабатывают узкоспециализированные инструменты, которые применяются в медицине, юриспруденции, научных исследованиях и так далее.
🔵Передовые технологии — робототехника, кибербезопасность, умные голосовые помощники.
На инфографике можно отследить основные тренды. На базовом уровне все стабильно, узкоспециализированный ИИ уверенно набирает обороты, а те, кто делает агентов и инструменты для разработчиков, переживают взрывной рост. Последняя разношерстная категория «передовых» стартапов тоже быстро растет и даже обгоняет некоторых ветеранов».
А какие тренды на ИИ-рынке заметили вы? | 10 951 |
| 16 | С Днем труда, дорогие подписчики!
В честь праздника принесли вам тематический плагин Endless Toil («бесконечный труд»). Если запустить его с Codex, Claude или Cursor, он будет издавать страдальческие стенания по мере того, как ИИ продирается через ваш код.
Звук и правда душераздирающий и позволяет в полной мере прочувствовать всю тяжесть ИИ-труда. | 6 106 |
| 17 | А нужна ли вам база данных?
Любой бизнес так или иначе генерирует и собирает самые разные данные, которые надо где-то хранить — в идеале так, чтобы еще и обеспечить к ним удобный доступ.Самое логичное решение этой задачи — развернуть базу данных.
А что если попробовать без нее?
По сути, данные в базе — это обычные файлы, с которыми вполне можно работать напрямую, без дополнительного слоя БДшной логики сверху. Вопрос только в том, будет ли это удобнее и быстрее? Ответ нашли ребята из DBPro — приложения по управлению базами данных.
Они протестировали разные способы найти данные внутри простых JSONL-файлов на трех датасетах — с 1000, 100 000 и 1 000 000 записей:
🔵Линейный поиск — каждый запрос читает весь файл целиком от первой до последней строки.
🔵Загрузка в память — при запуске приложения файл читается один раз, данные сохраняются в хэше, и поиск ведется по нему.
🔵Бинарный поиск по индексу — данные хранятся на диске и сортируются по Id, на основе чего и создается индекс.
🔵SQLite — собственно, классический вариант работы с данными через СУБД.
Вы уже, наверное, можете догадаться, что было в результатах, хотя бы частично: SQLite одинаково легко справляется что с 1000, что с 1 000 000 записей, а вот линейный поиск на больших датасетах позиции резко сдает. А вот то было неожиданно, так это то, что загрузка в память и бинарный поиск оказывались быстрее SQLite.
SQLite обрабатывала стабильные 25-26 тысяч запросов в секунду, бинарный поиск — до 45 тысяч, а поиск в памяти — до 169 тысяч. Этого не просто достаточно для большинства сайтов или приложений — многие и близко не подходят к такому объему.
Но надо учитывать, что эксперименте проводили на простых запросах, в которых не приходилось искать данные по нескольким полям сразу, объединять таблицы и применять другие интересные функции. То есть при всей простоте реализации и высокой производительности, способы применения ограничены проектами без сложной архитектуры, где не нужно работать с аналитикой.
🔜 В итоге эксперимент не столько убеждает срочно отказаться от использования БД, сколько подталкивает почаще мыслить нестандартно и смотреть критически даже на вещи, которые кажутся очевидными. | 10 941 |
| 18 | Приближатеся дефицит ИИ?
Взрывной рост ИИ столкнулся с серьезным препятствием — таким же взрывным ростом цен на железо и недостатком вычислительных мощностей. Стоимость аренды часа использования ИИ-чипов NVIDIA Blackwell подскочила на 48% по сравнению с тем, что было еще в начале года. Дата-центры в США, мало того что перегружены, так еще и встречают постоянное — и объяснимое — сопротивление местных жителей, которые выступают против их строительства.
Если тенденция сохранится, то рынок неизбежно изменится.
🔵Доступ к самым продвинутым и умным моделям будет ограничен. Mythos, новая нашумевшая модель от Anthropic, которой те поделились с достаточно небольшим количеством компаний, тому пример.
🔵Бизнесам, полагающимся на ИИ в работе, и разработчикам ИИ-продуктов придется тщательнее отбирать модели и искать, где можно сэкономить. Возможно, вместо «рассуждающих» флагманов придется задуматься о небольших, локальных опциях.
🔵Рост цен на железо и поддержание инфраструктуры приведет к росту цен на использование ИИ — а значит, и компаниям, которые построили вокруг него свои продукты, придется поднимать цены.
Только мы все привыкли к ИИ, как тут же появился риск, что он станет только для богатых. 😕 | 0 |
| 19 |  OpenAI представила Images 2.0
Это новая «думающая» модель для генерации изображений. Вместо тысячи слов — одна картинка, которую она сделала сама целиком, включая текст.
Эх, уходит эпоха мемов со смешной кривой кириллицей на ИИ-картинках.
Главные особенности модели по сравнению с предыдущей версией:
🔵Точнее следует промптам и за счет этого дает пользователю больше контроля над процессом генерации изображения.
🔵Знает больше языков, включая японский, хинди и, как видите, русский.
🔵Лучше придерживается заданного стиля — и реалистичную фотографию сделает и страничку из манги.
🔵В целом серьезнее подходит к задачам за счет умения «рассуждать» — может искать информацию в интернете, создавать сразу несколько изображений, рисовать схемы и инфографики. Хотя с очень уж сложными задачами она еще справляется неидеально. В качестве примера таких задач приводят инструкции по сборке оригами или изображения с большим количеством мелких деталей.
Модель доступна бесплатно, так что ничто не мешает потестить, что еще она умеет. | 0 |
| 20 | ИИ, который работает для бизнеса
Бронируйте слот в календаре! 🔥
28 апреля в 12:00 МСК пройдет KARPOV.CONF 2026 — большая онлайн-конференция от karpovꓸcourses про работу с ИИ.
Там обсудят все, что действительно важно сегодня: как компании внедряют ИИ в свои процессы, какие задачи он решает и какой результат это дает на практике. Среди спикеров — эксперты из топовых российских компаний, которые работают с ИИ не в теории, а каждый день.
На конференции не будет обзорных докладов и пересказа очевидных вещей. Только реальные кейсы, цифры и выводы:
🔵какие решения действительно работают;
🔵где ИИ дает ощутимый эффект;
🔵с какими ограничениями и рисками сталкиваются команды;
🔵какие ошибки допускают на проектах и как их избежать.
Это возможность за короткое время получить концентрат практического опыта и посмотреть на ИИ без иллюзий — через реальные задачи бизнеса.
🔜 Зарегистрироваться | 0 |
