Раньше у ютуба была преролл реклама с возможностью скипа и иногда в середине ролика, тоже скипабельная. Но с недавних пор они решили что этого недостаточно и перешли к той схеме которую я описал выше, и нет я не перепутал их с рутубом.
Получается что в погоне за увеличением прибыли с рекламы они выбесили пользователя и вынудили его ставить ревансед, умножив прибыль на ноль
Судя по статье у вас команда вайб-кодеров с вайб-тимлидом, в компании где хотя бы парочка адекватных специалистов есть, такая ситуация просто невозможна
Есть лютое ощущение что автор в произошедшем не понял ничего кроме «ну чет сломалось из-за меня, но меня не уволили, хехе»
Непонятно каким образом человек который в глаза не видел бд, обработчик для которой он пишет, имеет доступ к тому чтобы из нее что-то удалять. А если видел, как можно было не заметить utc?
Супер, наконец-то до них дошло что это неэффективно. Да и показывать суммарно минут 5 рекламы не пропускаемой в 15 минутном ролике это за гранью добра и зла, вынудили пользоваться реванседом и smarttube
Не знаю как у вас, но у меня и в чате и на звонках прекрасно работает спам словом "оператор" без подробностей, скрипты этих ботов везде примитивные, можно иногда делать вид что ты согласен изложить боту проблему и на следующем шаге снова сказать "оператор"
Нужно было подписать: источник исследования - chatgpt и рилсы
Не видно ни статистики, ни оснований для этих выводов. Страшно представить каким пятикратно переваренным чудом получится новый продукт на основе этой аналитики за 5 минут
По субъективным ощущениям от использования предполагаю в ВБ и озоне ux проектируется так же качественно, как проведено исследование в статье, а тут ещё на их примере собираются что-то новое построить))
отлично, а теперь к этому стоит добавить зп инженера который будет присматривать и обслуживать это хранилище, и получится 120к на инфраструктуру + еще как минимум столько же минимум на зп инженера сопровождения. плюс в случае переезда офиса это еще будут затраты на логистику, в случае утилизации - на утилизацию и тд
не спорю с тем что облако это инструмент и есть случаи когда рациональнее обойтись без него, но статья написана очень однобоко и с явным непониманием предметной области. В подавляющем большинстве сценариев подойдет либо гибрид (но не такой как описан в статье), либо полностью облачное размещение, но полный onprem это просто ад для тех кто работает на организацию, имел честь видеть это своими глазами
21% расходов на облачную инфраструктуру в корпоративном сегменте <...> съедаются неработающими инстансами и простаивающими ресурсами
не стоит ли из этого сделать вывод что надо внимательнее следить за ресурсами? пользоваться по почасовым тарифам, удалять неработающие инстансы и тд
также явно проигнорированы долгосрочные затраты на постоянное переоснащение своего железа, поскольку за 5-10 лет оно устаревает, а диски выходят из строя и надо тратиться по новой, проигнорированы затраты на обсуживание своего цода, на зарплаты тех кто их сопровождает
статья сводится к сравнению цены за электричество в своем цоде VS совокупной цены облачного провайдера, который обеспечивает полный цикл обслуживания
судя по статье - задача была поставить десяток программ проверив их наличие на пк
на то чтобы проверить ключи тихой установки ушло бы минут 10 (даже если вручную подбирать ключи), на написание start-process -arguments .... еще 2 минуты, а проверку легко можно реализовать проверкой версии целевого exe, расположение которого заведомо известно, реализуется тоже минут за 10-20
итого данная задача потребовала бы около часа трудозатрат при использовании powershell
складывается ощущение что у вас было очень много времени на стрельбу из пушки по воробьям
большой плюс это конечно gui, но через powershell было бы попроще
Очень забавно видеть, как Яндекс, обладая таким уровнем экспертов по нейросетям, умудряется выпускать модель, которая в лучшем случае конкурирует с 4o только в задачах по расстановке запятых. И именно эти результаты они активно выпячивают, выкрикивая о "63% преимущества над openai". Интересно, почему модель v4 которую обучили такие экспертные специалисты еле еле обгоняет по бенчмаркам зарубежную опенсорс лламу на 8b в русскоязычных задачах?
Здорово, что есть сбер, в котором правильно поняли для чего нужны LLM пользователям, и за счет этого быстренько двигаются к уровню лидеров индустрии.
1) адекватный ux разворота текущего трека на весь экран - можно либо полностью свернуть вниз либо полностью раскрыть
2) нельзя быстро переключать треки потому что кэшируется только 1 трек вперёд при рекомендациях, нужно секунды по 2-3 ждать и если тебе попался заведомо неинтересный трек то тебе нужно ждать чтобы его скипнуть
3) не работает поиск от слова совсем, в спотифае тебе достаточно 2 символов чтобы он оценил по твоим вкусам что ты имеешь в виду и выдал 100% мэтч, даже если вводить слова с ошибками.
в Яндекс музыке можно ввести название полностью и все равно не найти, или найти где-то на самом дне, потому что не учитывает твои вкусы а смотрит по популярности запросов, компания которая поднялась на поиске не умеет в поиск
4) нет подхвата плейлиста на другом устройстве, нет облачного кэширования плейлиста, если на следующий день открыть приложение оно уже не вспомнит ничего.
5) нельзя добавить в рекомендательный плейлист play next
6) кнопки шейра и play next находятся на самом дне контекстного меню, причём список нельзя скроллить динамически и нужно ждать пока отрисуется анимация перехода
7) есть аналог радара новинок (элементарнейшая в реализации вещь) который ухитряется скипать большую часть новых релизов даже если они есть на площадке
Это первое что приходит на ум когда вспоминаешь про Яндекс музыку, у остальных российских стримингов все ещё хуже, те кто ими пользуются просто не успели вкусить прелесть образцового сервиса, представьте насколько плохо нужно делать продукт, если простыня выше это первые мысли которые он вызывает.
Раньше у ютуба была преролл реклама с возможностью скипа и иногда в середине ролика, тоже скипабельная. Но с недавних пор они решили что этого недостаточно и перешли к той схеме которую я описал выше, и нет я не перепутал их с рутубом.
Получается что в погоне за увеличением прибыли с рекламы они выбесили пользователя и вынудили его ставить ревансед, умножив прибыль на ноль
Судя по статье у вас команда вайб-кодеров с вайб-тимлидом, в компании где хотя бы парочка адекватных специалистов есть, такая ситуация просто невозможна
Есть лютое ощущение что автор в произошедшем не понял ничего кроме «ну чет сломалось из-за меня, но меня не уволили, хехе»
Непонятно каким образом человек который в глаза не видел бд, обработчик для которой он пишет, имеет доступ к тому чтобы из нее что-то удалять. А если видел, как можно было не заметить utc?
Чем дальше тем больше вопросов возникает))
Супер, наконец-то до них дошло что это неэффективно. Да и показывать суммарно минут 5 рекламы не пропускаемой в 15 минутном ролике это за гранью добра и зла, вынудили пользоваться реванседом и smarttube
Не знаю как у вас, но у меня и в чате и на звонках прекрасно работает спам словом "оператор" без подробностей, скрипты этих ботов везде примитивные, можно иногда делать вид что ты согласен изложить боту проблему и на следующем шаге снова сказать "оператор"
Рейт успеха 100/100
Было бы ещё здорово оставить моделям возможность читать что они делали в прошлый раз и каков был результат
Нужно было подписать: источник исследования - chatgpt и рилсы
Не видно ни статистики, ни оснований для этих выводов. Страшно представить каким пятикратно переваренным чудом получится новый продукт на основе этой аналитики за 5 минут
По субъективным ощущениям от использования предполагаю в ВБ и озоне ux проектируется так же качественно, как проведено исследование в статье, а тут ещё на их примере собираются что-то новое построить))
отлично, а теперь к этому стоит добавить зп инженера который будет присматривать и обслуживать это хранилище, и получится 120к на инфраструктуру + еще как минимум столько же минимум на зп инженера сопровождения. плюс в случае переезда офиса это еще будут затраты на логистику, в случае утилизации - на утилизацию и тд
не спорю с тем что облако это инструмент и есть случаи когда рациональнее обойтись без него, но статья написана очень однобоко и с явным непониманием предметной области. В подавляющем большинстве сценариев подойдет либо гибрид (но не такой как описан в статье), либо полностью облачное размещение, но полный onprem это просто ад для тех кто работает на организацию, имел честь видеть это своими глазами
похоже на нейросетевое натягивание совы на глобус
не стоит ли из этого сделать вывод что надо внимательнее следить за ресурсами? пользоваться по почасовым тарифам, удалять неработающие инстансы и тд
также явно проигнорированы долгосрочные затраты на постоянное переоснащение своего железа, поскольку за 5-10 лет оно устаревает, а диски выходят из строя и надо тратиться по новой, проигнорированы затраты на обсуживание своего цода, на зарплаты тех кто их сопровождает
статья сводится к сравнению цены за электричество в своем цоде VS совокупной цены облачного провайдера, который обеспечивает полный цикл обслуживания
Ты ему слово, он тебе "Спасибо за обратную связь! Статья преследует следующие цели"
Тогда справедливо
судя по статье - задача была поставить десяток программ проверив их наличие на пк
на то чтобы проверить ключи тихой установки ушло бы минут 10 (даже если вручную подбирать ключи), на написание start-process -arguments .... еще 2 минуты, а проверку легко можно реализовать проверкой версии целевого exe, расположение которого заведомо известно, реализуется тоже минут за 10-20
итого данная задача потребовала бы около часа трудозатрат при использовании powershell
складывается ощущение что у вас было очень много времени на стрельбу из пушки по воробьям
большой плюс это конечно gui, но через powershell было бы попроще
Очень забавно видеть, как Яндекс, обладая таким уровнем экспертов по нейросетям, умудряется выпускать модель, которая в лучшем случае конкурирует с 4o только в задачах по расстановке запятых. И именно эти результаты они активно выпячивают, выкрикивая о "63% преимущества над openai". Интересно, почему модель v4 которую обучили такие экспертные специалисты еле еле обгоняет по бенчмаркам зарубежную опенсорс лламу на 8b в русскоязычных задачах?
Здорово, что есть сбер, в котором правильно поняли для чего нужны LLM пользователям, и за счет этого быстренько двигаются к уровню лидеров индустрии.
Яндекс за годы доминирования на рынке не вывез:
1) адекватный ux разворота текущего трека на весь экран - можно либо полностью свернуть вниз либо полностью раскрыть
2) нельзя быстро переключать треки потому что кэшируется только 1 трек вперёд при рекомендациях, нужно секунды по 2-3 ждать и если тебе попался заведомо неинтересный трек то тебе нужно ждать чтобы его скипнуть
3) не работает поиск от слова совсем, в спотифае тебе достаточно 2 символов чтобы он оценил по твоим вкусам что ты имеешь в виду и выдал 100% мэтч, даже если вводить слова с ошибками.
в Яндекс музыке можно ввести название полностью и все равно не найти, или найти где-то на самом дне, потому что не учитывает твои вкусы а смотрит по популярности запросов, компания которая поднялась на поиске не умеет в поиск
4) нет подхвата плейлиста на другом устройстве, нет облачного кэширования плейлиста, если на следующий день открыть приложение оно уже не вспомнит ничего.
5) нельзя добавить в рекомендательный плейлист play next
6) кнопки шейра и play next находятся на самом дне контекстного меню, причём список нельзя скроллить динамически и нужно ждать пока отрисуется анимация перехода
7) есть аналог радара новинок (элементарнейшая в реализации вещь) который ухитряется скипать большую часть новых релизов даже если они есть на площадке
Это первое что приходит на ум когда вспоминаешь про Яндекс музыку, у остальных российских стримингов все ещё хуже, те кто ими пользуются просто не успели вкусить прелесть образцового сервиса, представьте насколько плохо нужно делать продукт, если простыня выше это первые мысли которые он вызывает.