Обновить

Мы, конечно, пилим наш продукт в России, но Atmy (ex-Nebo - карта качества воздуха, приложение и датчики) будет жить и за пределами нашей страны.

И перед релизом бета-сайта Atmy мы столкнулись с вполне себе геморройной проблемой - data residency.

С правилами РФ более-менее разберёмся. А вот что делать с SOC2, GDPR и прочими зарубежными требованиями — вопрос открытый. Каждая юрисдикция хочет своё, и универсального рецепта не видно.

Поэтому спрашиваю: как вы сейчас решаете data residency?

▶ Подняли второй Keycloak.
▶ Купили InCountry или Strivacity. Платим $XXk.
▶ Отказались от рынка.
▶ Держим два Auth0 tenants.
▶ Написали свой router.
▶ Ничего не сделали и живём с риском.

Что из этого — про вас? Или есть свой вариант, которого здесь нет?

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии7

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации