Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Книжный куб
El canal Книжный куб (@book_cube) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 402 suscriptores, ocupando la posición 2 575 en la categoría Libros y el puesto 45 996 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 402 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 172, y en las últimas 24 horas de 7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 19.25%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.95% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 773 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 433 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 21.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como engineering, native, devex, devops, leadership.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Libros.
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
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
