Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Книжный куб
Channel Книжный куб (@book_cube) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 402 subscribers, ranking 2 575 in the Books category and 45 996 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 402 subscribers.
According to the latest data from 26 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 172 over the last 30 days and by 7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 19.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.95% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 773 views. Within the first day, a publication typically gains 1 433 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 21.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as engineering, native, devex, devops, leadership.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Books category.
Есть три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика.которую которую больше 100 лет назад Марк Твен приписал премьер-министру Великобритании Бенджамину Дизраэли. #Math #Data #Statistics
Музыкант-неудачник встречает двух друзей и предлагает создать им что -то крутое. Пока они разбираются, что же это может быть, им придется спеть, поговорить о Боге, встретиться с гитаристом группы Red Hot Chili Peppers Джоном Фрусчанте и почти умереть, но понять, что такое настоящее призвание.#Culture #Theater
### 1. Customer Support/Service - AT&T: Customer service chatbot - Doordash: Customer support/contact center chatbot, voice ordering, menu, and search optimization - Duolingo: Generating lessons, audio, and chatbot for conversational practice - Elastic: Sales, marketing, and information retrieval internal tools - Expedia: Customer-facing chatbot, internal tools - Fidelity: Generating emails to customers and other materials - Freshworks: Customer service chatbot, employee HR chatbot, document summaries - G42: Customer-facing chatbots for healthcare, financial services, and energy sectors - H&R Block: Customer-facing chatbot in tax software - Ikea: Customer-facing chatbot on the website - Klarna: Customer service chatbot and HR software - Intuit: Chatbot and customer service features - Mercedes Benz: Call center automation - Oscar Insurance: Customer-facing chatbot in insurance claim software - Radisson Hotels: Customer service assistant for managing bookings - Snap: Chatbot - Stripe: Customer service chatbot and fraud detection - Suzuki: Employee chatbot apps - T-Mobile: Customer support chatbot - Uber: Customer support and internal HR tools - Volkswagen: Voice assistant in vehicles, employee-facing tools ### 2. Marketing/Content Generation - Coca-Cola: Generating marketing materials and AI assistants for employees - Autodesk: Support, code generation, and sales - IPG: Content generation and employee-facing chatbot - Walmart: Curating personalized shopping lists, generative AI-powered search, assistant app - Wayfair: Code generation - Wendy’s: Generating suggested orders for customers ### 3. Document Processing & Information Retrieval - Morgan Stanley: Information retrieval for wealth management - Pfizer: Search documents by voice command and chatbot - Toyota: Information retrieval and coding assistants for employees - Volvo: Streamlining invoice and claims document processing - Zoom: Meeting summarization ### 4. Development/Code Generation - Goldman Sachs: Code generation, document search, summarization - ServiceNow: Generating sales emails and code generation - GitLab: Code generation - Notion: Summarization and text generation ### 5. Employee & Internal Tools - Fidelity: Emails to customers and other materials - Salesforce: Chatbots and summarization for sales and HRСамое интересное — это, вероятно, голосовой помощник в машине от Volkswagen и забавный комментарий по поводу Pfizer (ещё помните их по ковиду?). Последние используют голосового помощника для поиска документов (никто больше голосом не работает), за исключением учеников Duolingo. У зеленой совы, кстати, неплохо вышло интегрировать LLM в свой продукт. Остальные сценарии использования довольно банальны: саммари, особенно для HR; дебильные costumer-support чат-боты (кстати, кто-то ими вообще пользуется?); корпоративные подписки на ChatGPT, Клод или Gemini для оптимизации работы сотрудников и генерация писем. Ничего примечательного. Однако всё же интересно, как каждая конкретная компания использует LLM в своей работе. И, наконец, счёт среди топовых моделей таков: OpenAI — 43 Gemini — 19 Anthropic — 12 Я даже немного удивлён, что у Gemini клиентов больше, чем у Антропиков — наверное, из-за контекста в 2М токенов. Кстати, обычно компании используют одного или двух ботов, так что общая сумма очевидно превышает 50. Табличка Статья @ai_newz
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
