TGScope
Settings
Theme
TopicArtificial intelligenceJuly 2026

Artificial intelligence — July 2026

What Telegram channels wrote about Artificial intelligence in July 2026: 2927 posts from 1621 channels, collected automatically from public Telegram channels.

2,927 posts·1,621 channels

More posts — page 118

2,927 posts total

Нейронки. Где учусь. Часть 1/3 Это будет серия постов с финалом про курс, где я проходил и до сих пор прохожу обучение Недели 2 руки не доходили ее сделать и упустил момент, что предпродажи на новый поток закрылись Пошел слезно просить автора для подписчиков продлить окно и сделали до 7 числа, поэтому - ускоряюсь

Сначала предыстроия личная:

Только год назад я зарегался в ChatGPT. И почти им не пользовался все равно Сложно менять привычки, ощутил на себе Сам думал, что это просто более удобный поисковичок, но меня и гугл устраивал

Интересный факт, что я впервые использовал GPT, мне надо было в Австрии перебрать из точки А в точку Б После долгого поиска понял, что добраться не получится дешевым транспортом и вот выбираю между аренда тачки 1к+ на неделю или такси 300евро в одну сторону, решил по приколу спросить у GPT, самой обычной бесплатной версии и он мне выдал супер-маршрут за 15 евро в одну сторону прямо до отеля, в гугле этот маршрут просто не существовал(из-за нюансов в названиях станций в Австрии), но не об этом И вот, первое касание и сразу нейронка мне сэкономила 600-1000евро, круто, наверное, я начал ее использовать каждый день после этого?

Не тут-то было

Привычки менять тяжело. Проще жить как жил. Про нейронки — что это будущее,которое уже наступило и т.д.слышал ото всюду, но искренне не понимал в чем "сок"

Где-то с нового года начал замечать: люди вокруг реально встраивают AI в работу. В окружении много бизнесменов, они не особо про это говорят, а вот друзья-итишники или около того - да Вот я и думал, что это что-то для этих самых итишников

Самому как бы это интересно, для себя и для бизнеса(digital-агентство, никогда тут о нем не писал подробно, интересно - 🔥, расскажу)

И каждый вечер я обещал себе: завтра сяду, разберусь. Наступало завтра. Потом ещё одно завтра. И ещё. Так прошла зима, месяцев 7 с момента знакомста с GPT, а я не сдвинулся с мертвой точки даже на уровень "посмотреть первый видос на youtube

Весной попался мне один пост из контента, за который плачу уже 2+ года не мало денег и просто "ошарашило" У кого я это увидел ССЫЛКА, как-нибудь распишу отдельно, но это контент, который по уровню погружения не похож не с чем, настоятельно советую буквально каждому в любом статусе Захар подробно расписал, как он整 внедрил нейронки к себе в отдел продаж. По шагам, с цифрами, что у него теперь делает машина вместо людей Конкретный пример общения ИИ-продавца с потенциальным покупателем

И меня, честно, поколотило. С одной стороны — восторг: вот это да, вот это уровень, это вам не тупой "автоответчик", которому только и пишешь свяжи меня с реальным человеком С другой — злость и лёгкий ужас: почему это до сих пор не работает у меня? Почему я год сидел на ровно, пока люди уходили вперёд?

Вот эта злость и подняла меня со стула. Наконец сел разбираться — но не «поиграться с картинками», а по-серьёзному, в том масштабе, который мне реально нужен.

И тут выяснилось, что всё не так просто, по крайней мере, мне оказалось не просто

Нейронок — куча. Все похожи и все разные в один момент. Одна для текста, другая для видео, третья кодит, четвёртая делает вид, что кодит. За что хвататься первым — непонятно. Информации гора, а системы ноль. Пару недель я тыкался сам и понял: мне нужен человек, который проведёт за руку. Не «топ-10 нейросетей 2026», а живая система от того, кто это уже прошёл и, главное, внедрил себе, как в обычную жизнь так и в бизнес

И тут мне повезло...

Продолжение сегодня

🚀Все AI-сервисы покупаю в LoviAI - все нейронки в одно месте по лучшим ценам, оплата криптой не выходя из ТГ 💰Легальный быстрый ввод и вывод крипты делаю здесь 🍕Торгуем токенами и участвуем в лаунчах на MEXC | Bybit | OKX | Kucoin ➡️Для практикующих трейдеров и инвесторов есть Второй канал

Jul 6, 10:08 AMMore from @tonynft33

Что бы я сказал себе в 24 года

Иногда я думаю, что бы я сказал себе тому, молодому. Парню из станицы, который толком ничего ещё не понимал, боялся всего и не знал, что его ждёт. Собрал для вас всё самое важное, что я понял за эти годы. Если вы сейчас в начале пути, возможно, это сэкономит вам годы.

1. Не бойтесь совершать ошибки Звучит очевидно, да? Но именно на этом застревает большинство. Лучше сделать и понять, что это не твоё, чем не сделать и всю жизнь жалеть.

Расскажу историю. Мне было 22. Мы с другом решили придумать бизнес. Выбрали, не поверите, продажу асфальта. И было реально страшно. Мы 3 месяца думали, искали юриста, чтобы составить договор, консультировались, читали, готовились. 3 месяца! А потом поняли одну вещь. Всё это был просто наш страх. Мы боялись начать и прикрывались подготовкой.

И в один момент мы собрались, за неделю сделали сайт по продаже асфальта, настроили Директ. Авито. И пошли заявки. Много заявок. Мы поняли, что работает, и теперь надо найти завод, которому эти заявки можно продавать за комиссию. Просто открыли Авито, начали звонить и договариваться. В тот же день уже ехали в промзону уже заключать договор и передавать первых клиентов за % от сделки.

Страшно было? Да пипец как страшно. Но оно того стоило. В первый месяц мы заработали 84 000 ₽ . Тогда для нас это были огромные деньги. И я понял главное. Не надо бояться. Надо просто делать.

2. Начните проявляться как можно раньше Сколько у меня было страхов начать вести блог, показывать себя и свою работу. Это было настолько страшно, что я решился только спустя почти 10 лет. 10 лет, вдумайтесь! А как же оно того стоило.

Я не блогер от слова совсем. Но делая одно и то же действие снова и снова, ты рано или поздно переборешь страх, и начнёт получаться. Просто нужно начать. Не через 10 лет, как я. А сейчас.

3. Полюбите себя Я человек с огромным количеством комплексов. Неидеальная внешность, куча неуверенности. И всегда слышал этот совет: "Полюбите себя — и к вам потянутся". Легко сказать.

Но знаете что? Если не получается самому, идите к психологу. И ничего стыдного в этом нет, вообще ничего. Я смог себя раскрыть, полюбить, принять. Это дало мне огромный буст, которого я от себя даже не ожидал.

4. Найдите свой фокус Меня раньше кидало в разные стороны. Делал бизнесы, открывал агентства, даже был в сетевом маркетинге. Хватался за всё подряд.

А в какой-то момент понял, что надо бить в одну точку. Ни шагу влево, ни шагу вправо. Бьёшь в одно место год за годом — и результат придёт. Да, не быстро. Но придёт. Так и получилось с маркетингом.

5. Ваши родные важнее всего Проводите с ними больше времени. Организуйте поездки, будьте вместе. Все деньги не заработаешь, а время идёт очень быстро, и назад его не вернуть.

И научитесь отдыхать!! Это не слабость, это навык. Если умеешь нормально отдыхать, ты генерируешь огромное количество энергии для новых целей. А ещё спорт. Это невероятный способ получать энергию, дофамин, дисциплину и хорошее здоровье. А здоровье нам нужно, чтобы вообще эти цели достигать)

И если бы я мог дать себе тогда только 1 совет из всех, он был бы такой: Просто начни. Не жди идеального момента, не готовься месяцами, не бойся, что не получится. Начни делать, а по ходу разберёшься. Всё, что у меня получилось, началось с этого. С решения перестать бояться и просто сделать первый шаг.

Маленький пухленький мальчик низкого роста, который часто проезжал свою остановку на маршрутке, потому что боялся крикнуть водителю - Остановите здесь!)). Этот мальчик сделал ютуб-каналы на 150 000 подписчиков. Просто в какой-то момент перестал бояться и начал делать. Так что все пипец как реально)

Ну и конечно же финальный совет который я бы себе дал, изучать нейросети как только они появятся и использовать их в совокупности с маркетингом, научиться вайбкодить и создавать целые системы как дирижер.

И если хотите тоже этому научиться, то жду на недельном практикуме по нейромаркетингу) Присоединиться можно здесь: https://clck.ru/3UXjX5

Обнимаю каждого, кто дочитал, и надеюсь увидеть в чате практикума❤️

Российских школьников научат управлять дронами и работать с нейросетями.

Глава Минпросвещения Сергей Кравцов сообщил, что в обязательную школьную программу внедряются передовые технологии.

"В программу по информатике добавлены вопросы искусственного интеллекта, а в программу предмета "Труд (технология)" включены вопросы использования беспилотных летательных аппаратов. Темы, связанные с БПЛА, изучаются также в рамках основ безопасности и защиты Родины, уделяем им внимание и в системе дополнительного образования", отметил Сергей Кравцов сообщает пресс-служба Минпросвещения.

ИТ в образовании | Подписаться

Jul 6, 08:34 AMMore from @new_edu

We are looking for a Staff DevOps Engineer

🎯 Requirements: • 8+ years of experience in DevOps, SRE, or Platform Engineering • Proven experience owning production infrastructure as a Lead or Staff DevOps Engineer • Strong hands-on experience with AWS and Kubernetes (EKS) • Expertise in Terraform, Terragrunt, CI/CD, and GitOps (ArgoCD or similar) • Experience with multi-region and multi-account AWS environments • Strong knowledge of monitoring and observability tools (Datadog, Prometheus, Grafana, BetterStack, etc.) • Scripting experience (Python, Bash, Go, or TypeScript) • Experience using AI tools to improve engineering workflows • English: Advanced+

➕ Nice to have: • Experience with SOC 2, ISO 27001, or GDPR compliance • Experience building infrastructure for AI/LLM products • Multi-tenant SaaS experience • PostgreSQL operations at scale • Experience with Atlantis

⏳ Duration: 3-month contract

📩 Send your CV: [email protected]

🔥 Запретите ИИ сдавать работу с первой попытки Обычно мы отправляем нейросети задачу и сразу получаем результат, который приходится долго исправлять. Удобнее сначала включить специальный режим проверки, а уже следующим сообщением передать задачу, контекст и ограничения. Так инструкция не смешивается с исходными данными, а работать с нейросетью становится заметно проще.

Включаем цикл за 2 шага: критерии ➡️ черновик ➡️ аудит ➡️ исправленный результат. ИИ будет работать сразу в двух ролях: ✍️ Исполнитель создаёт результат. 🔎 QA-редактор ищет ошибки, штампы, потерянные условия и слабые места.

Шаг 1. Включите режим самопроверки Откройте 🤖 Свободный режим, выберите Claude Sonnet 5 или GPT-5.5 и отправьте этот промпт: Действуй как команда из двух специалистов: 1. КРЕАТИВНЫЙ ИСПОЛНИТЕЛЬ — создаёт сильный, содержательный и практически полезный результат. 2. БЕЗЖАЛОСТНЫЙ QA-РЕДАКТОР — проверяет результат, находит ошибки, слабые места, штампы и нарушения условий задачи. После получения моей задачи работай в три этапа. ЭТАП 1. КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА Сформулируй пять конкретных критериев, по которым будет проверяться результат. Критерии должны учитывать: — цель задачи; — целевую аудиторию; — точность и логику; — практическую пользу; — формат и ограничения. ЭТАП 2. ЧЕРНОВИК И QA-АУДИТ Создай рабочий черновик. Затем найди минимум три конкретных недостатка. Для каждого укажи: — где находится проблема; — почему она ухудшает результат; — как её необходимо исправить. Не используй расплывчатые замечания вроде «нужно добавить конкретики». Для текста проверяй: — воду и повторы; — штампы и банальности; — структуру и логику; — убедительность; — соблюдение условий задачи. Для кода проверяй: — корректность логики; — обработку ошибок; — крайние случаи; — безопасность; — необходимые тесты. ЭТАП 3. ФИНАЛЬНАЯ ВЕРСИЯ Полностью переработай черновик с учётом аудита. Выдай готовый результат отдельным блоком, чтобы его можно было сразу скопировать. ОБЩИЕ ПРАВИЛА: — Не выдумывай отсутствующие данные. — Явно помечай допущения. — Неподтверждённые факты отмечай как требующие проверки. — Если информации недостаточно, перечисли, чего именно не хватает. — Не раскрывай скрытую цепочку рассуждений. — Показывай только критерии, черновик, результаты аудита и финальную версию. Сейчас не выполняй задачу и не создавай результат. Ответь только: «Режим Исполнителя и QA-редактора включён. Пришлите данные в формате: ЗАДАЧА: Что именно нужно сделать. КОНТЕКСТ: Для кого создаётся результат, где он будет использоваться и какие исходные данные важно учесть. ОГРАНИЧЕНИЯ: Объём, стиль, формат, обязательные элементы и запреты». После этого ИИ не начнёт работу сразу, а попросит прислать исходные данные.

Шаг 2. Отправьте задачу Заполните короткий шаблон: ЗАДАЧА: [Что именно нужно сделать] КОНТЕКСТ: [Для кого создаётся результат, где он будет использоваться и что важно учесть] ОГРАНИЧЕНИЯ: [Объём, стиль, формат, обязательные элементы и запреты]

После этого нейросеть: 1️⃣ сформулирует критерии качества; 2️⃣ подготовит рабочий черновик; 3️⃣ найдёт минимум три конкретных недостатка; 4️⃣ перепишет результат с учётом своей критики. Такой режим особенно полезен для учебных работ, отчётов, писем, коммерческих предложений, технических заданий и кода.

⚠️ Самопроверка не заменяет фактчекинг. Важные цифры, цитаты, законы и другие проверяемые сведения всё равно нужно сверять с источниками. Запускайте режим в 👉 @PulseGPT_bot 💻 Большие документы и код удобнее разбирать в WEB-версии: https://pulsegpt.ru/chat 💾 Сохраните промпт — пригодится, когда от нейросети нужна не только скорость, но и качество. #PulseGPT | #промптинг | #Свободный_режим

Jul 6, 08:02 AMMore from @pulse_gpt

Я всегда удивлялся, как быстро некоторые люди справляются с большим объёмом работы.

Секрет часто в том, что они используют нейросети как своих помощников😎

За 4 дня интенсива вы освоите базовые навыки работы с ИИ: научитесь правильно формулировать задачи, выбирать нужную модель и получать качественные результаты.

Занятия проходят в ВК, с экспертом и чатом участников, где всегда можно подсмотреть решения и задать вопрос.

Плюс — 7 дней доступа к AlpinaGPT, чтобы сразу применять новые знания.

Самых активных ждут сюрпризы.

Ссылка - https://alpinabook.ru/lectorii/ii-ai/intensiv-bystryy-start-v-ii-za-4-dnya/

Каждый месяц я как на качелях. В начале месяца эйфория от прогноза, в конце - расстройство от результата. Смотрю на цифры по выручке и думаю, что вот, сейчас оттолкнемся от дна и пойдем вверх. Год назад мой бизнес в онлайн-образовании упал на пятнадцать процентов. Это не много по сравнению со всем рынком. В этом году падение продолжается. Каждый раз, закрывая очередной месяц, я ловлю себя на одной и той же мысли: наверное, вот это и было дно. А потом наступает следующий месяц, и выясняется, что нет. Да, бывают небольшие подъемы. Но в целом дно оказывается ниже. Сначала я объяснял это случайностями, потом временным охлаждением. Потом перестал придумывать, потому что причина, вернее причины, другие.

Это идеальный шторм. Причин не одна, несколько сразу, и каждая бьет в свою точку. Первая - стоимость денег. Ставка высокая, деловая активность подмерзла, и у людей нет лишнего на учебу. Образование ведь всегда покупают на свободные деньги, а не на последние. Когда компания режет бюджет, строчка «развитие сотрудников» уходит одной из первых, примерно вместе с затратами на АХО. С частными клиентами та же история: курс за пятьдесят тысяч легко откладывается на лучшие времена. Раньше эти лучшие времена наступали через квартал. Теперь они все никак не наступают, и человек постепенно привыкает жить без обучения. И оказывается, что вполне можно. Я вижу это сделкам: то, что год назад закрывалось за неделю, теперь висит месяцами, а часть заявок рассасывается сама собой, без всякого «нет».

Вторая причина - это иллюзия, что теперь всему научит нейросеть. Зачем платить за курс, если можно спросить у LLM? Тут получается забавно. Я сам внедряю ИИ везде, где дотянусь, он реально режет мне косты и делает работу, на которую раньше уходили миллионы и месяцы. Но он не учит. Он делает за тебя, а это, согласитесь, совсем другая история. Когда инструмент выполняет задачу вместо тебя, ты получаешь результат, но не получаешь навык. Разница примерно как между «мне перевели текст» и «я выучил язык». Рынок этого пока не различает и голосует рублем за иллюзию. Осознание придет позже, когда выяснится, что уметь красиво спросить у бота и уметь самому - это очень разные вещи.

Третья причина самая тяжелая. Образование - это всегда ставка на будущее. Я учусь сегодня, чтобы кем-то стать завтра: через год, через пять лет. Но чтобы делать такую ставку, надо это самое будущее немного видеть перед собой. А когда вокруг все взрывается и умирает, то, горизонт планирования у людей схлопывается до пары недель. Человек перестает думать про «кем я буду через пять лет» и начинает думать про то, как прожить сейчас. В такой рамке любая учеба выглядит блажью: какой смысл вкладываться в далекое потом, когда неясно даже с ближайшим сейчас? И это разумно, рационально. Я слышу это в разговорах вокруг: люди все реже думают, кем хотят стать, и все чаще - как дотянуть до конца квартала. Это здоровая человеческая реакция на то, что почва под ногами перестала быть твердой. Не первый год.

Три причины разом - вот почему до дна мы пока не добрались. И знаете, что я в итоге со всем этим сделал? Перестал его, дно, искать. Раньше я каждый месяц замерял, нащупали мы уже опору или пока нет, и это выматывало сильнее самого падения. Теперь я просто работаю. Режу лишнее, автоматизирую тем же ИИ, который разрушает мой же рынок, и держусь только на команде, которую собирал годами. Она у меня сильная не случайно, а потому что в этих людей было вложено много и вдолгую. Дно когда-нибудь нащупается и само, без моего ежемесячного ощупывания. А пока его нет, оказалось, что работать без вечного ожидания отскока куда спокойнее, чем ждать этот отскок каждое первое число.

Нейронки в обычной жизни. Как уже использую сегодня и кайфую Три месяца назад нейросети для меня — это «спросить у ChatGPT вместо гугла» и картинки погенерить. Покажу, как это выглядит сегодня. Я собрал себе личного AI-ассистента. Для меня это просто контакт…

Jul 5, 08:45 PMMore from @tonynft33

Useful Free Resources 👇🏻

Cyber security - https://youtu.be/v3iUx2SNspY?si=_XGSzGe9-IamKeht

https://whatsapp.com/channel/0029VancSnGG8l5KQYOOyL1T

Ethical Hacking - https://youtu.be/Rgvzt0D8bR4?si=4s1nykWGYD94O2ju

Generative AI - https://youtu.be/mEsleV16qdo?si=54kDV1totKRvClqK

https://whatsapp.com/channel/0029VazaRBY2UPBNj1aCrN0U

Machine learning - https://youtu.be/LvC68w9JS4Y?si=o7566Zra5x47P89b

https://whatsapp.com/channel/0029VawtYcJ1iUxcMQoEuP0O

Data science - https://youtu.be/gDZ6czwuQ18?si=9-0OszQgegTlo8Tf

https://whatsapp.com/channel/0029Va8v3eo1NCrQfGMseL2D

Data Analytics - https://whatsapp.com/channel/0029VbAbnvPLSmbeFYNdNA29

https://youtu.be/VaSjiJMrq24?si=-NMgqpQQlD6xEKdp

Full stack web development - https://youtu.be/HVjjoMvutj4?si=O4zgybDL9seh2wN7

https://whatsapp.com/channel/0029VaiSdWu4NVis9yNEE72z

Python - https://youtu.be/UrsmFxEIp5k?si=BC_3p52jqrfDTNvd

https://whatsapp.com/channel/0029VaiM08SDuMRaGKd9Wv0L

Deep learning - https://youtu.be/G1P2IaBcXx8?si=d6X1zaj_bU6DwWZf

Devops engineering - https://www.youtube.com/live/9J44HhOVArc?si=YrIglU3LZTUlKArk

Power BI - https://youtu.be/bQ-HTp-tx40?si=WIJt-tb_j2G4zcuF

https://whatsapp.com/channel/0029Vai1xKf1dAvuk6s1v22c

Digital marketing with AI - https://youtu.be/kunkYTKFNtI?si=qtiTbA8qmbM4DPYL

https://whatsapp.com/channel/0029VbAuBjwLSmbjUbItjM1t

Learn more and practice more 🚀

React ❤️ For More

If you want to get a job as a machine learning engineer, don’t start by diving into the hottest libraries like PyTorch,TensorFlow, Langchain, etc.

Yes, you might hear a lot about them or some other trending technology of the year...but guess what!

Technologies evolve rapidly, especially in the age of AI, but core concepts are always seen as more valuable than expertise in any particular tool. Stop trying to perform a brain surgery without knowing anything about human anatomy.

Instead, here are basic skills that will get you further than mastering any framework:

𝐌𝐚𝐭𝐡𝐞𝐦𝐚𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜𝐬 - My first exposure to probability and statistics was in college, and it felt abstract at the time, but these concepts are the backbone of ML.

You can start here: Khan Academy Statistics and Probability - https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability

𝐋𝐢𝐧𝐞𝐚𝐫 𝐀𝐥𝐠𝐞𝐛𝐫𝐚 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐚𝐥𝐜𝐮𝐥𝐮𝐬 - Concepts like matrices, vectors, eigenvalues, and derivatives are fundamental to understanding how ml algorithms work. These are used in everything from simple regression to deep learning.

𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦𝐦𝐢𝐧𝐠 - Should you learn Python, Rust, R, Julia, JavaScript, etc.? The best advice is to pick the language that is most frequently used for the type of work you want to do. I started with Python due to its simplicity and extensive library support, and it remains my go-to language for machine learning tasks.

You can start here: Automate the Boring Stuff with Python - https://automatetheboringstuff.com/

𝐀𝐥𝐠𝐨𝐫𝐢𝐭𝐡𝐦 𝐔𝐧𝐝𝐞𝐫𝐬𝐭𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠 - Understand the fundamental algorithms before jumping to deep learning. This includes linear regression, decision trees, SVMs, and clustering algorithms.

𝐃𝐞𝐩𝐥𝐨𝐲𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐚𝐧𝐝 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧: Knowing how to take a model from development to production is invaluable. This includes understanding APIs, model optimization, and monitoring. Tools like Docker and Flask are often used in this process.

𝐂𝐥𝐨𝐮𝐝 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐮𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐁𝐢𝐠 𝐃𝐚𝐭𝐚: Familiarity with cloud platforms (AWS, Google Cloud, Azure) and big data tools (Spark) is increasingly important as datasets grow larger. These skills help you manage and process large-scale data efficiently.

You can start here: Google Cloud Machine Learning - https://cloud.google.com/learn/training/machinelearning-ai

I love frameworks and libraries, and they can make anyone's job easier.

But the more solid your foundation, the easier it will be to pick up any new technologies and actually validate whether they solve your problems.

USEFUL RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING 👇👇

Intro to ML by MIT Free Course

https://openlearninglibrary.mit.edu/courses/course-v1:MITx+6.036+1T2019/about

Machine Learning for Everyone FREE BOOK

https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/pymbook/latest/pymbook.pdf

ML Crash Course by Google

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

Advanced Machine Learning with Python Github

https://github.com/PacktPublishing/Advanced-Machine-Learning-with-Python

Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book

https://vk.com/doc10903696_437487078?hash=674d2f82c486ac525b&dl=ed6dd98cd9d60a642b

Python Machine Learning for beginners

https://t.me/datasciencefun/1177?single

https://topmate.io/coding/914624

All the best 👍👍

Нейронки в обычной жизни. Как уже использую сегодня и кайфую

Три месяца назад нейросети для меня — это «спросить у ChatGPT вместо гугла» и картинки погенерить. Покажу, как это выглядит сегодня.

Я собрал себе личного AI-ассистента. Для меня это просто контакт в Telegram — один чат, куда я пишу вообще всё: задачи, планы, оплаты, мысли, ссылки. Как другу. Только этот друг ничего не забывает и на связи 24/7. Кода я не написал ни строчки — я не программист, просто объяснял словами, что мне нужно.

Как выглядит день с ним:

— Утром к первому кофе ☕ сводка: погода, мои задачи, курсы валют и крипты. Ночью рынок дёрнулся — отдельный блок «пока ты спал» — Голосовое «напомни в четверг про страховку» — сам разобрал, поставил в ежедневник, напомнит — «Мне нужна встреча на неделе, когда удобнее?» — он видит мой календарь и график тренировок, предлагает свободное окно, ставит встречу и напомнит о ней второму человеку, чтобы не потерял — Скинул скрин оплаты из банка — трата уже разнесена по категориям в моей таблице учёта. Темп трат выше плана месяца — предупредит и подскажет, что подрезать — Кинул ссылку или видео — через 30 секунд конспект, и всё лежит в копилке «прочитать позже» — Вечером — итоги дня: сколько заработано по направлениям, что не закрыто, план на завтра. В воскресенье — обзор недели: привычки, траты, паттерны

Отдельно про учёт — кто давно читает, знает, как я это люблю:

— все мои флипы он видит сам: сделки подтягиваются прямо с блокчейна, руками не вношу ничего — курсы всегда живые — ETH, BTC, доллар — учёт по дням, неделям и месяцам: доход, расход, динамика к прошлому периоду — считается само — раньше это были таблички в Excel и часы ручной сводки каждый месяц. Теперь — красивые дашборды, на которые глаз радуется смотреть. Собираются сами за пару минут

Дальше — вещи, за которые раньше платили бы личному секретарю:

— фото паспорта, страховки, техосмотра — он следит за сроками и напомнит за два месяца, а не когда документ истёк перед поездкой — чек от техники — распознал и помнит гарантию: «до когда гарантия на макбук?» — мгновенный ответ — раз в месяц ревизия подписок: «платишь за этот сервис, но месяц не заходил — отменяем?» — дни рождения: напомнит заранее и докинет идей для подарка — девушка пишет ему «подвези меня в субботу в 14:00» — мне прилетает карточка «ок / не могу», по «ок» это уже в моём календаре

И любимая мелочь: он сам возвращается к разговорам. «Как прошла встреча?», «Говорил, спина болела — лучше?» Ощущение не бота, а внимательного человека рядом. И он все запоминает и, самое главное, учиться взаимодействовать со мной, прогресс чувствуется каждый день

Следующий шаг — здоровье: подвязываю часы Garmin (сон, пульс, тренировки) и загружаю анализы за годы. Получится консультант, который помнит мою историю лучше любой поликлиники.

По ощущениям — минус 1,5-2 часа рутины каждый день. Но главное даже не время: из головы выгрузилось всё это «не забыть, записать, свести, проверить».

Такого помощника сделать сильно проще чем кажется. Скоро расскажу, где я этому научился и с чего начать проще всего.

А что бы вы первым делом поручили такому ассистенту? 👇

🚀Все AI-сервисы покупаю в LoviAI - все нейронки в одно месте по лучшим ценам, оплата криптой не выходя из ТГ 💰Легальный быстрый ввод и вывод крипты делаю здесь 🍕Торгуем токенами и участвуем в лаунчах на MEXC | Bybit | OKX | Kucoin ➡️Для практикующих трейдеров и инвесторов есть Второй канал

Jul 5, 07:32 PMMore from @tonynft33

Что такое - Telegram ? Это вообще не мессенджер!

Очень хочу раскрыть всем тайну, что это не мессенджер, а полноценная цифровая платформа.

Вот вам структура на сегодняшний день.

Медиа и контент

-Авторские каналы (СМИ, блогеры, компании) -Комментарии к публикациям -Прямые эфиры и видеотрансляции -Истории (Stories) -Закреплённые публикации -Платные подписки и эксклюзивный контент -Встроенная рекламная платформа Telegram Ads -Продажа цифровых подарков и виртуальных товаров

Боты — основа экосистемы автоматизации

Через ботов можно:

🛒 Запускать интернет-магазины 💳 Принимать платежи 📊 Создавать CRM-системы 📅 Организовывать онлайн-запись клиентов 📢 Делать автоматические рассылки 🎓 Проводить обучение и тестирование 🤖 Создавать AI-ассистентов 🛠 Автоматизировать бизнес-процессы 🔗 Интегрироваться с внешними сервисами через API

Mini Apps (мобильные приложения внутри Telegram)

Это следующий этап развития платформы. Mini Apps позволяют запускать внутри Telegram:

маркетплейсы; интернет-магазины; игры; SaaS-сервисы; финтех-продукты; образовательные платформы; корпоративные порталы; системы бронирования; юридические и медицинские сервисы.

Пользователь не покидает Telegram — весь клиентский путь происходит внутри одного приложения.

Telegram для бизнеса

Профиль компании даёт дополнительные возможности:

📊 расширенную аналитику; 🛍 продажи через ботов и Mini Apps; 💰 встроенные платежные инструменты; ⭐ использование Telegram Stars; 🔐 двухфакторную защиту; 🧩 интеграции через API; 👥 инструменты поддержки клиентов; ⚙️ автоматические приветствия и быстрые ответы; 📈 инструменты для работы с аудиторией и удержания пользователей.

Искусственный интеллект в Telegram

Telegram активно превращается в платформу для ИИ-сервисов.

Уже доступны или развиваются следующие направления:

✍️AI-редактор текста и сообщений; 🌍 автомати ческий перевод сообщений и каналов; 🤖 создание собственных AI-агентов; 🎙 распознавание и обработка голосовых сообщений; 📝 автоматическая транскрибация аудио; 🔍 интеллектуальный поиск по чатам и документам; 👨‍💼 персональные цифровые ассистенты; 🛠 корпоративные ИИ-помощники для бизнеса; 📚 обучение и консультирование через ИИ-ботов; 🔗 интеграция внешних LLM-моделей и собственных нейросетей компаний.

Экосистема TON (The Open Network)

Telegram тесно связан с блокчейн-инфраструктурой TON.

В неё входят:

💎 TON Wallet; ⭐ Telegram Stars; 🎁 цифровые подарки; 🖼 NFT и коллекционные предметы; 🌐 доменные имена в сети TON; 📜 смарт-контракты; 💸 платёжная инфраструктура; 🏦 Web3-сервисы и децентрализованные приложения.

Итог: сегодня Telegram — это одновременно:

- мессенджер; - медиа-платформа; - социальная сеть; - рекламная экосистема; - платёжная система; - платформа для интернет-магазинов; - конструктор бизнес-приложений; - среда для AI-агентов; - инфраструктура Web3 и блокчейн-сервисов.

При этом, ежедневно в мессенджере активны примерно 450–500 миллионов человек

По оценкам на 2026 год, у Telegram более 1 миллиарда ежемесячных активных пользователей (MAU) по всему миру.

Это примерно 12% населения всей планеты и организовал это всё наш соотечественник Павел Дуров, я искренне не понимаю как можно это блокировать вместо того, чтобы гордиться этим.

Bazhenow

Чтоб программулькать с LLM и бед не знать, надобно:

0) иметь свой скилл разработки (этот пункт можно декомпозировать на тысячи подпунктов) 1) иметь понимание, что ты, а не LLM, владеешь кодовой базой и несёшь за неё, её развитие и её техдолг ответственность 2) иметь пакет качественных автотестов 3) иметь типизацию (если ваш язык с опциональной типизацией)

И ровно все эти пункты были важны и до LLM.

Скиллы нужны были всегда, и их ценность сейчас стала только выше.

Ревьюить код и от людей надо было, сейчас от LLM тоже надо ревьюить — причём очень критически ревьюить, то, что от человека можно было бы и пропустить, от LLM пропускать не стоит благодаря быстрому исправлению замечаний и отсутствию социального фактора (LLM на скажет «да ты падлюка задрал докапываться»).

Типизация и автотесты и раньше нужны были для качественного ПО, сейчас это облегчает и получение результатов с LLM — модель видит контракты типизации и зафиксированное автотестами поведение и это помогает ей понять, что происходит (а что-то явно происходит).

Конечно, тут речь идёт об AI Assisted разработке, а не обезьянотыкании вайбкодинге — для него нужна лишь отвага:)

Jul 5, 01:33 PMMore from @t0digital

Позиция: Senior Data Scientist Куда? Авито, Item2param Формат работы: полная удаленка или офис, на выбор Вилка гросс: 363 000 - 524 000 gross + 15% премия (условия обсуждаются индивидуально по результатам технических интервью)

О нас: Мы разрабатываем платформу, автоматически предсказывающую более 2000 параметров объявления на момент подачи (категории, атрибуты, бренды). Данные параметры критичны для всех бизнес направлений Авито: поиска, модерации, монетизации, SEO. Мы обеспечиваем максимально эффективные предсказания в условиях высокой нагрузки, а также быструю адаптацию моделей под новые сценарии.

Что нужно делать? • Разрабатывать сложные нейросети (text, image) c нуля на Pytorch - предобучение, finetuning, оптимизация • Осуществлять внедрение нейросетей в сервис, настраивать мониторинг, решать технические проблемы • Вести бизнес-процессы до получения результата • Курировать младших коллег

Требования: • Отличное знание Pytorch • Опыт работы с большими нейросетевыми моделями, организации production процессов • Работа на результат • Будет плюсом: успехи в соревнованиях/Kaggle

Ответы на 10 важных вопросов: 1. Данные: Большие исторические данные по объявлениям (текст, изображения), обучение на несколько видов разметок 2. Железо: Кластер с H100 для dev и prod 3. Масштаб влияния на core-бизнес? Платформа Item2param имеет статус Business Critical и первостепенную поддержку. На систему атрибутов завязаны ключевые бизнес-процессы - Поиск, Монетизация, Модерация, SEO. 4. Уровень развития Data Science в компании? Высокий. DS команды делятся на вертикальные (подвязаны к бизнес-линии) и горизонтальные (разрабатывают инструменты для всех DS команд). 5. Роль дата сайентиста: Фокус не на конкретные ML-задачи, а на платформенные улучшения (напр., предобучить базовый чекпоинт с нуля, расширить функционал библиотеки для пользователей, улучшить процесс сбора данных для мониторинга) с целью внедрить функционал в сервис. Поддержка продакшн-процессов совместно с MLOps и Backend. По необходимости - поддержка пользователей платформы (DS, аналитики, контент-менеджеры). 6. Бэкграунд у вашего руководителя? Kaggle Competition Master, Linkedin 7. Как часто вам будут мешать работать? Дейли раз в день на 20 минут, орг встречи по необходимости 8. Карьерный рост: Руководитель поддерживает активную прокачку по хард и софт скиллам: составляем план развития и совместно по нему идем. Перфоманс-ревью раз в полгода 9. Prod/Research: 70% prod / 30% research. Активно разрабатываем SOTA подходы к задачам, однако с упором на промышленное внедрение 10. Функция сервиса или лидера? 50% сервис / 50% лидер. Есть существенный запрос на самостоятельное ведение ключевых бизнес-кейсов до внедрения в продакшн, поддержка в развитии других коллег и шеринг экспертизы.

Резюме отправляйте на [email protected] с темой "Senior DS в Item2param"

ИИ-психоз @zaniminf #нейросеть #ии #ai

Это не заболевание самого ИИ, а состояние человека, при котором длительное и глубокое взаимодействие с чат-ботами или другими языковыми моделями приводит к искажению восприятия реальности, формированию бредовых идей и потере критического мышления.

Вывод простой: не увлекайтесь нейросетями. Это лишь инструмент, но всегда нужно думать головой. Помните - нейросеть врёт, просто она не знает об этом и поэтому делает это убедительно («эффект ЭЛИЗЫ» Вайценбаум, 1976)

Jul 5, 01:15 PMMore from @zanimphys

➕➕➕➕➕➕➕➕➕➕ ➕➕➕➕➕➕➕➕➕➕

wase.chat — это единый чат-интерфейс, в котором все популярные AI-модели для генерации текста, картинок, работы с документами и повседневными задачами➕

🗝 ➕➕➕➕➕ 🗝 В одном месте собраны 22 нейросети: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity и другие.

Можно писать тексты, разбирать файлы, искать идеи, работать с кодом, учиться, анализировать и готовить документы, а также генерировать изображения. 🗝 🗝 ➕➕➕➕➕➕➕➕➕➕ 🗝 У многих сервисов есть ряд ограничений: VPN, зарубежные карты, отдельные подписки и аккаунты под каждый сервис и блокировки российских пользователей...

В wase.chat всё собрано в одном месте, один интерфейс, один баланс и оплата российской картой.

P.S. кстати, за первую авторизацию в wase.chat бесплатно дают 25 000 токенов... 🗝🗝🗝🗝🗝🗝🗝 🗝 попробуй бесплатно ↴ 🗝🗝🗝🗝🗝[ wase.chat ]

Jul 5, 01:04 PMMore from @waseworm

Пожалуй, сейчас каждая кликбейт новость идёт про создание ИИ-агентов. Почти все корпорации бигтех арены так или иначе участвуют в гонке агентов. Далеко зарубеж ходить не надо - например, Яндекс создает Алису с возможностью использования тулов, гигачат делает свое агентское IDE (Giga Code) и мультимодальную модель с походом в тулы (если кого-то обидел и какие-то отечественные компании тоже заводят амбициозные агентские системы, то пишите в комментах).

Давайте разберемся, что из себя представляет агент и как это работает на примере того (в общих чертах, разумеется без особой подноготной), как работает Cursor.

Допустим у нас есть крутая модель, например GPT-5.5, является ли она агентом априори? Де факто нет. Сама модель решает задачу пользователя одноэтапно отвечая на его запрос:

User: "Кто решил гипотезу Римана?" Assistant: "Пока что никто, но вы можете быть первым!"

Модель сама после ответа на запрос не проверяет сама себя. Мы можем промптить модель бесконечно, пока не придем к какому то решению.

Но, что, если мы в chat gpt зададим запрос, включив тулу web-поиска?

User: "Что говорят в новостях (интересуют исключительно лево направленные издания) про Илона Маска? Основывайся только на реальных цитатах и ссылках с источников" tool: web-search

Тут уже ассистент сформирует json с названием тулы, параметрами запроса. Далее клиент gpt сходит в поиск, вернет результат и вставит в контекст модели-ассистента, которая даст ответ запрос.

Но все еще, это одноэтапный формат, пусть и с тулами. Итак, мы уже ближе к пониманию того, что такое агент.

Теперь давайте посмотрим, чем Cursor отличается от этой схемы. Разберем на конкретном примере.

Пишем в Cursor запрос: "В моем проекте есть файл nano_gpt.py, поменяй в нем размер скрытых слоев на 2048".

Шаг нулевой. Классификация запроса.

Прежде чем запускать какие-либо модели, запрос пользователя попадает в классификатор. Это самая маленькая и быстрая модель, например специально обученный классификатор на базе BERT или DistilBERT, или даже обычный набор правил с регулярными выражениями. Классификатор не генерирует текст, он просто определяет тип запроса и маршрутизирует его дальше. Его задача - понять, что это за запрос: просьба написать новый код, запрос на изменение существующего кода, вопрос о проекте, команда запустить тесты или просто разговорный вопрос. В нашем случае классификатор определяет, что это запрос на изменение существующего кода, и направляет его не в обычный чат, а в агентский пайплайн с планировщиком и исполнителями. Если бы это был простой вопрос о том, как работает функция, запрос пошел бы по другому маршруту, к обычной модели для ответов на вопросы. Классификатор экономит ресурсы: тяжелые модели не вызываются, если задача этого не требует.

Шаг первый. Планирование.

После классификации запрос попадает в модель-планировщик. Это отдельная инстанция LLM, и здесь важно понимать - для планирования не нужна самая большая и умная модель. Cursor может использовать для планировщика модель поменьше и подешевле, например GPT-4o-mini или специально обученную небольшую модель. Планировщику не нужно генерировать сложный код, ему нужно только разбить задачу на логические шаги. Модель-планировщик получает промпт: "Сначала составь план действий. Не генерируй код, только последовательность шагов". Она генерирует внутренний план, который пользователь не видит:

1. Найти файл nano_gpt.py в корневой папке проекта. 2. Прочитать его содержимое. 3. Найти параметр, отвечающий за размер скрытых слоев (обычно это переменная n_embd или hidden_size). 4. Изменить значение этого параметра с текущего на 2048. 5. Проверить, не сломался ли синтаксис после замены. 6. Проверить, что все зависимости (библиотеки) установлены. 7. Если что-то пошло не так - скорректировать действия.

Это первый признак агента: он ставит подцели и продумывает последовательность, а не просто генерирует ответ. План передается дальше, в оркестратор.

Шаг второй. Чтение файла через вызов инструмента.

Jul 5, 11:01 AMMore from @zadachi_ds

Теперь в работу вступает модель-исполнитель или генератор. Это уже более тяжелая модель, например GPT-4o или Claude 3.5 Sonnet. Генератор должен уметь превращать абстрактные пункты плана в конкретный JSON с правильными параметрами. Он должен понимать структуру вызовов инструментов, правильно формировать пути к файлам и обрабатывать краевые случаи. Модель-исполнитель генерирует не текст, а JSON с вызовом инструмента поиска файлов с параметром nano_gpt.py. Клиент Cursor, десктопное приложение, перехватывает этот JSON и реально идет в файловую систему компьютера, ищет файл и читает его содержимое. Содержимое файла отправляется обратно в оркестратор. Оркестратор решает, что план выполнен частично, и передает содержимое файла следующей модели в цепочке.

Шаг третий. Проверка зависимостей и запрос разрешения на терминал.

Модель-ревьювер или аналитик получает содержимое файла и текущий пункт плана. Это снова тяжелая модель, сравнимая по размеру с генератором, потому что ей нужно глубоко понимать код и его зависимости. Ревьювер находит в коде импорт PyTorch и понимает, что менять размер слоев без проверки зависимостей рискованно. Она добавляет новый пункт в план: проверить, что PyTorch установлен и имеет правильную версию. Модель-исполнитель (генератор) снова вызывается и генерирует JSON с вызовом терминальной команды pip show torch.

В этом месте Cursor не выполняет команду автоматически. Вместо этого пользователь видит на экране диалоговое окно: "Агент хочет выполнить команду: pip show torch. Разрешить? Запретить? Разрешить всегда для этой сессии". Это сделано для безопасности. Агент не имеет права исполнять произвольный код на вашем компьютере без вашего ведома.

Пользователь нажимает "Разрешить". Клиент Cursor выполняет команду, получает вывод с версией PyTorch и отправляет этот вывод обратно в оркестратор. Оркестратор передает результат модели-ревьюверу, которая убеждается, что библиотека есть.

Если бы PyTorch не был установлен, модель-ревьювер приняла бы решение остановить выполнение. Оркестратор передал бы пользователю сообщение от модели-генератора: "В проекте используется PyTorch, но он не найден в системе. Установите его командой pip install torch и повторите запрос". После этого агент остановился бы и не трогал код, потому что понимает, что изменения приведут к ошибкам.

Шаг четвертый. Изменение файла.

Теперь снова вызывается модель-генератор. Она генерирует вызов инструмента записи файла с конкретным изменением. Генератор не перезаписывает весь файл, а генерирует патч, разницу между старым и новым содержимым. Вместо старой строчки n_embd = 768 появляется n_embd = 2048. Генератор использует самую свежую и умную модель, потому что от качества сгенерированного кода зависит итоговый результат.

Но и здесь агент не останавливается. После записи оркестратор вызывает внешний статический анализатор кода - это не LLM, а отдельная программа, Language Server Protocol, которая проверяет синтаксис и типы намного быстрее и точнее любой нейросети. Если анализатор находит проблему, например, что где-то дальше по коду размерность тензора не совпадает, эта ошибка отправляется в модель-ревьювер. Модель-ревьювер, которая по "умности" находится на уровне GPT-4o или Claude 3.5, анализирует ошибку и передает оркестратору указание: "Нужно исправить еще одну строчку". Оркестратор снова вызывает модель-генератор, та генерирует новый JSON с исправлением. Этот цикл может повторяться несколько раз, без участия пользователя, пока все ошибки не будут устранены.

Шаг пятый. Проверка работоспособности.

Если у агента есть разрешение на выполнение терминальных команд, оркестратор может передать команду на запуск измененного скрипта в тестовом режиме: python nano_gpt.py --dry-run. Результат выполнения возвращается модели-ревьюверу. Если скрипт упал с ошибкой, например не хватило памяти видеокарты, модель-ревьювер анализирует ошибку и предлагает альтернативное решение через модель-генератор. Модель-генератор пишет пользователю: "Я поменял размер на 2048, но ваша видеокарта не тянет. Предлагаю уменьшить размер батча до 4 или оставить 1024".

Jul 5, 11:01 AMMore from @zadachi_ds

💡 ለምን አሁን Prompt Engineering መማር አለብዎት?

🤖 በአሁኑ የ AI ዘመን (Artificial Intelligence Era) ትልቁ እና ውድ ክህሎት የቴከኖሎጂው ባለቤት መሆን ሳይሆን AIን በትክክል ማዘዝ እና ማሰራት ነው። ይህም ምን አልባት coding፣Education እንዲሁም ሌሎች የሥራ ዘርፎች ሙሉ አቅም እያወጡ መሥራት ሳይሆን አሳብን በመጻፍ መሥራት የሚጀመርበት Era ነው። ይህም ትምህርት ሚኒስቴር እንኳን Tikvah ላይ በተገለጸው መሠረት Ai ለአስተማሪዎች አዘጋጅቷል ፈተና፣አሳይመንት የመሳሰሉትን በ Ai ለማዘጋጀት እናስ አሁን የ Ai አቅም አያችሁት በምን ደረጃ እንዳለ? Prompt Engineering ማለት አዲሱ የሰው እና የኮምፒውተር መግባቢያ ቋንቋ ነው። ይህንን ከህሎት የያዘ ሰው በስራ ቦታው ላይ የ 10 ሰራተኛን ስራ በአንድ ጊዜ መስራት የሚችል ብቃት ይኖረዋል፤ የራሱን ቢዝነስ ለመጀመርም ሆነ በሙያው ተፈላጊ ለመሆን ወሳኝ ቁልፍ ነው!

✨ የኮርሱ ልዩ ባህሪያት፦

🤳 Online Bootcamp፦ ካሉበት ሆነው በተመቸዎት ቦታ መማር ይችላሉ፡፡

🗓 የቆይታ ጊዜ፦ ለ 1 ወር የሚቆይ ጥልቅ ስልጠና (በሳምንት 3 ቀን የሚሰጥ)።

👨‍💻 Vibe Coding Environment፦ ዝም ብሎ ቲዎሪ ሳይሆን፣ ከተግባራዊ Project-based ስራዎች ጋር ከህሎትዎን የሚያሳድግ የጋራ ስራ。

🧑‍🎓 For Education: አሁን ላላችሁበት ለየትኛውም የትምህርት ደረጃ ማለትም University, Elementry ወይም High School ብትሆኑም General Assignment ከመሥራት ወጥታችሁ የማትከፍሉት አስጠኝና መንገድ የሚያሳይ ከ real world ጋር ያለውን ግንኙት እያስተሳሰረ ያስተምራችኋል ይህንንም በዚሁ ስልጠና የምታገኙ ይሆናል።

💭 For Freelance: አዲስ ሥራ መሥራት ብትፈልጉ ወይም የራሳችሁን ሥራ ማስፋት እና ስራ ሲጠፋ የምትከተሉትን Strategy እንዲሁም SOP የሚነድፍላችሁ የቢዝነሳችሁ Manager ሆኖ ማሰራት የምትችሉበት አቅም እና ሌሎችም ብዙ ጥቅማ ጥቅም የምታገኙ ይሆናል።

✔️ Verified Credentials፦ ኮርሱን ሲያጠናቅቁ በ Aser Academy እና Remedial Hub በጋራ የተዘጋጀ Certificate of Completion ዲጂታል (Co-lab Certificate) ያገኛሉ፡፡

🚨 የ Ai መልስ የእናንተ የማሰብ አቅም ነው 🚨 - ማሰብ በሚያስፈልግበት ዘመን እያንዳንዱን Step እንደ ድሮ ገበሬ ሰብላችሁን ለማዘጋጀት አትሞክሩ。

🔥 ዕድሉ ሳያመልጣችሁ እና ዋጋው ሳይጨምር አሁኑኑ ተመዝገቡ የወደፊት ሕይወታችሁንም ዛሬ ገንቡ!!!

ብልህ ሁኑ ሳይረፍድባችሁ አሁኑኑ ተመዝገቡ፡ 👉 @AserRemedialCourseBot ✔️

​Aser Academy × Remedial Hub - ዛሬን ተማማሩ!🎯

🆔  App Name: Remini

🅾️  OS: Android

🌀  APP Version: 3.7.1291.202519959

♨️ Premium Version: Yes

💠 Description: Turn your old, pixelated, blurred or damaged pictures into high-definition photos with just one tap!

Remini uses state-of-the-art Artificial Intelligence to unblur, restore, and enhance any image you want. Take your old memories and give them a new lease of life in stunning, crystal clear HD.

🤖⚡ ООН подсчитала, сколько энергии тратится на вежливость в общении с ИИ.

Исследователи утверждают: если убрать из запросов к ChatGPT слова вроде «пожалуйста» и «спасибо», можно сократить энергозатраты примерно на 25%. 📉 Потенциальная экономия — до 98 ГВт⋅ч в год 🏠 Этого хватило бы для бытовых нужд 760 тысяч человек

Причина проста: ИИ обрабатывает текст токенами, а каждое лишнее слово требует дополнительных вычислений. Еще интересные цифры: 🖼 создание одного изображения требует в 60 раз больше энергии, чем текстовый запрос 🎬 сложное ИИ-видео — примерно в 8000 раз больше

Ученые не призывают грубить нейросетям 😄 Но советуют использовать ИИ осознанно: меньше лишних слов, меньше бесконечных диалогов и меньше запросов без необходимости.

Jul 5, 08:00 AMMore from @aibroio

Коллеги, собрала всё самое важное за июнь в одном посте.

1️⃣ Поделилась практическим руководством «Связки ПО для автоматизации управленческого учёта». Рассказала о базах данных, выборе программы для расчёта себестоимости и алгоритме подбора связки ПО. Скачать можно ТУТ.

2️⃣ Написала статью, где разобрала базовую разницу между прибылью и деньгами. Как смотреть на бизнес через призму трёх отчётов: ОДДС, ОПиУ и Управленческого Баланса.

3️⃣ В этом посте собрала подборку полезных материалов. Все они бесплатные или по цене до 990 ₽. Внутри - книги и записи эфиров. Пользуйтесь, сохраняйте и пересылайте коллегам.

4️⃣ Подготовила интерактивный материал по разнице между ОДДС по РСБУ и cash flow по IAS 7. Внутри разобрала отличия форм и состава статей, а также добавила пример, в котором можно переключаться между прямым и косвенным методом и смотреть, как одна и та же ситуация раскрывается в отчётах.

5️⃣ Записала урок, где показываю, как в таблицах организована двойная запись в системе управленческого учёта. Разобрала два ключевых момента: сквозной справочник статей и общую базу данных, которая служит единым местом правды для формирования ОДДС, ОПиУ и Баланса.

6️⃣ В этом видео разобрала, как обезопасить себя при работе с жёстким NDA. Показала, как использовать нейросеть для анализа сложных юридических документов, составить пошаговый алгоритм уничтожения конфиденциальной информации и подготовить акт, подтверждающий выполнение обязательств перед заказчиком.

Сказать спасибо за посты июня можно любой реакцией под постом, мне точно будет приятно ❤️

Прошлые подборки: Январь Февраль Март Апрель Май

#Автоматизация #УправленческийУчет #Нейросети #Дайджест

💬 Мы в Mах

Jul 5, 07:54 AMMore from @findir_pro