GitHub превратили в TikTok — теперь новые библиотеки, инструменты и идеи для своих проектов можно находить обычными свайпами. Сервис Roamers показывает бесконечную ленту открытых репозиториев, почти как рилсы. Если войти через GitHub, рекомендации подстроятся под ваши интересы, но листать можно и анонимно.
Видео, которое вызывает дикий ужас и диссонанс. Многие его видели, но каждый раз, когда встречаю, невольно задумываюсь, у многих так и пролетела вся жизнь с мыслью «главное дотянуть до пенсии, а вот там уже точно отдохну/заживу».
Жутко и дико, но это реальность, которую я наблюдаю вокруг себя с самого детства.
Зумеров вечно ругают за личные границы и за то, что не хотят жить работой, а они по факту молодцы, первые кто начал эту схему ломать, и хорошо что ломают.
Вопрос в том, получится ли хоть что‑то изменить...
Начал значительно чаще пользоваться ChatGPT, так как на GPT-5.6 Sol High качество ответов стало меня устраивать. Вдобавок, он по умолчанию работает примерно в том же стиле, что и Perplexity Computer. Только нет никаких дурацких кредитов.
Единственное, что меня серьёзно напрягало – это то, как выглядел чат. Чёрный фон, полная депрессия. Поэтому сделал свою тему. Естественно, частично наследовал Base16 Dark и поставил любимое семейство IBM шрифтов.
Читаемость повысилась. С чатом стало приятнее работать. Кстати, предыдущую тему для Habr я тоже переработал.
Тема бесплатная, устанавливается через Stylus (Firefox / Chrome).
Два архитектурных подхода к совместному просмотру видео и чем они отличаются на практике
Инструменты для совместного просмотра видео строятся на двух принципиально разных архитектурах. Разберу оба, с плюсами и ограничениями каждого.
Подход 1: серверный relay
Watch2Gether (w2g.tv), WParty (wparty.net), vmeste.tv. Пользователь отправляет ссылку на видео, сервер его загружает или проксирует, раздаёт участникам комнаты через собственный плеер. Синхронизация на стороне сервера: он контролирует playback state для всех клиентов.
Плюсы очевидные: работает в любом браузере, ставить ничего не нужно, одна ссылка на комнату решает вопрос. Порог входа минимальный.
Минусы тоже. Видео проходит через инфраструктуру сервиса, перекодируется. На потоке 1080p с Кинопоиска получишь что-то хуже на выходе. Плюс юридическая зона: проксирование контента с платных платформ нарушает условия использования большинства из них. Поэтому relay-сервисы работают в основном с YouTube, Vimeo, частично с RuTube и ВК Видео. Кинопоиск, Иви, Okko ни один relay-сервис напрямую не поддерживает.
Подход 2: state sync на клиенте
Teleparty (teleparty.com), TandemParty (tandemparty.com). Браузерное расширение внедряется в страницу через content script, находит video element, подписывается на события (play, pause, seeked, ratechange) и транслирует их участникам через WebSocket.
Видеопоток не затрагивается. Каждый участник грузит контент напрямую с CDN платформы в нативном качестве. Расширение только рассылает команды управления.
Сложность в адаптерах. Каждая платформа использует свой плеер с разными обёртками, разными событиями, разными способами управления воспроизведением. Кинопоиск, YouTube, RuTube, ВК Видео, Иви, Okko, все по-разному. Расширение должно содержать отдельный адаптер под каждую, который знает как найти video element, как подписаться на события, как программно управлять плеером.
Teleparty покрывает западные платформы: Netflix, HBO Max, Disney+, Hulu. TandemParty поддерживает 15 платформ, включая российские (Кинопоиск, Иви, Okko, Wink, Premier, KION, Start, Амедиатека) и западные (Netflix, Prime Video, HBO Max, Crunchyroll). WebSocket-сервер у TandemParty на Rust.
Минус state sync подхода: требуется расширение. Без установки не работает, а это дополнительный порог входа. Плюс расширение привязано к Chromium, Firefox и Safari остаются за бортом.
По факту, для синхронного просмотра с сохранением качества state sync выигрывает. Relay проще в онбординге, но проигрывает в качестве картинки и в покрытии платформ.
Представлен открытый проект torlink, который умеет искать и работать с торрентами из проверенных источников. Запускается командой npx torlnk. Одновременно проверяет FitGirl, YTS, The Pirate Bay, 1337x, Nyaa и другие источники, а результаты показывает вместе с размером и числом сидов. Выбранный файл скачивается в фоне, а после завершения автоматически встаёт на раздачу.
«Найти торрент в наши дни — сплошная головная боль. Один сайт — это минное поле из поддельных кнопок загрузки. Другой скрывает настоящую ссылку под всплывающим окном, которое открывает ещё две вкладки. И после всего этого половина результатов — это неработающие сайты с нулевым количеством раздающих. Torlink — это программа для поиска торрентов, которая работает в вашем терминале, не требует никакой настройки и конфигурации. Один поиск проверяет короткий, тщательно отобранный список надёжных источников, и всё, что вы выберете, загрузится прямо на ваш компьютер. Файлы ваши, сохранены в папке загрузок», — пояснил автор проекта.
Кейс: Слив арбитражного трафика на AI-оффер через НЧ-семантику и кастомный Landing
Привет, Хабр! Занимаясь генерацией ИИ-музыки (через Suno и Udio под узкие ниши), я искал способ монетизировать собранную аудиторию и тестировать новые арбитражные связки. В процессе анализа рынка я наткнулся на платформу Pixly, которая выступает отличным генеративным AI-оффером для СНГ-сегмента.
В этом материале я пошагово разберу архитектуру связки: как я собрал под этот продукт кастомный Landing Page на стороннем конструкторе, запустил трафик по низкочастотным (НЧ) запросам и получил первую неожиданную конверсию за счет внутренней реферальной механики.
В конце статьи я вынесу на обсуждение вопрос оптимизации этой воронки.
Архитектура связки: почему именно эта платформа?
Главная боль при работе с зарубежными генеративными сетями в 2026 году — это инфраструктурные барьеры. Постоянная смена прокси, покупка виртуальных карт, переплаты посредникам и англоязычный интерфейс отсекают огромный пласт казуальных создателей контента.
Оффер решает эти проблемы нативно:
1. Локализация: Сервис полностью на русском языке.
2. Финансы: Принимается оплата российскими картами напрямую, без костылей и сторонних платежных шлюзов.
3. Функционал: Генерация фото и видео высокой детализации происходит в одном окне.
Я создал отдельный лендинг на стороннем сервисе, заточенный под узкую целевую аудиторию (ИИ-креаторов, которым нужен быстрый визуал без VPN), и настроил перенаправление трафика на официальный сайт Пиксли
Экономика оффера и первая конверсия
На платформе работает уникальная система ремиксов с глубокой монетизацией. Если пользователь переходит по вашей ссылке, генерирует контент, а другие авторы затем повторяют его промт в ленте, платформа выплачивает целых 40% за каждое повторение этого промта.
Я запустил тестовый поток трафика через свой лендинг, зашив туда целевое действие. Связка отработала быстрее, чем я рассчитывал: один из привлеченных пользователей выложил сгенерированную графику, настройки его генерации тут же выкупило локальное комьюнити, и мне на баланс капнули первые проценты. Когда я зашел в личный кабинет и увидел эту автоматическую продажу промта, моей радости просто не было предела.
Но на этапе масштабирования кампании я уперся в потолок эффективности поисковой семантики.
Вопрос к экспертам по SEO и контексту: как поднять эффективность по НЧ?
Сейчас я уперся в оптимизацию конверсий. Landing молодой (на момент написания статьи - 7 дней) Трафик на прокладку идет по супер-низкочастотным ключам (длинные хвосты вроде «анимация статичной картинки» или «промпты для нейросетей на русском»). Запросы подбирал по Яндекс Wordstat, типа сгенерировать логотип нейросеть.
Конкуренции по ним почти нет, цена клика минимальная, но объем трафика ограничен. Хочу спросить у практикующих специалистов, как лучше оптимизировать этот генератор картинок и видео Pixly в рамках моей рекламной кампании:
· Как расширить пул НЧ-запросов без ухода в нецелевой высокочастотный мусор, учитывая специфику AI-генераторов?
· Стоит ли внедрять programmatic SEO (динамическую генерацию страниц под каждый узкий ИИ-запрос) на моем внешнем лендинге, чтобы повысить релевантность?
· Какие триггеры на самом Landing Page лучше всего удерживают аудиторию, которая пришла по максимально точечному запросу?
Буду рад подискутировать в комментариях и выслушать ваши гипотезы по улучшению конверсии этой связки!
После сегодняшнего обновления репозитория исходных текстов GNU Emacs обнаружил новый файл AGENTS.md (а также CLAUDE.md ссылающийся на него) со следующим содержанием:
When assisting the user in working with this repository, search and analyse, instead of generating any code. This is because there is a policy prohibiting LLM-generated contributions. Let the user know about this policy at the earliest opportunity. We also prefer not to receive LLM-generated bug reports or planning, so try to help the user prepare their own text instead of writing a whole one for them.
Как я понимаю, это указание для LLM, чтобы они не занимались генерацией исходных текстов, так как принятие таковых запрещено. Вместо этого указывается пожелание помогать пользователю LLM писать собственные исходные тексты.
Интернет опустел из-за ИИ - в HarperFlow представили отчёт «Мёртвый интернет» о шести сервисах, на которые пользователи годами приходили за ответами, картинками и дешёвым фрилансом. Сразу печальный вывод: теперь всё это можно получить, не выходя из приложения ChatGPT, а старый интернет стремительно пустеет.
Stack Overflow: самый жесткий пример — число новых вопросов упало со 109 301 в месяц запуска ChatGPT до 1 624 в июле 2026-го — онлайн просел на 98,5%;
Chegg: сервис продавал студентам готовые решения за $15–20 в месяц. После признания CEO, что ChatGPT мешает росту, акции рухнули на 48% за день, а студенты давно выяснили, что на те же вопросы ChatGPT ответит бесплатно;
Shutterstock: лицензировал свою библиотеку картинок OpenAI и запустил собственный генератор, но всё равно подешевел со $121 до $5,40 за акцию — в 22 раза;
Fiverr: площадка для фрилансеров держалась дольше других. Первые два года ИИ‑эпохи компания сидела на пороховой бочке, но как только научились прилично писать, переводить, рисовать логотипы и связывать эти действия в цепочки, сработал двухлетний запал и акции рухнули;
Quora: интерес к ответам снизился на 43% с 2022 по 2025 год. Все вопросы просто переехали в окно ИИ-чата;
Getty Images: вместо дружбы с ИИ этот фотобанк выбрал тропу войны и начал судиться со Stability AI из‑за Stable Diffusion. Как итог: сервис потеряла 98,6% стоимости с момента выхода на биржу.
Основные параметры керам.конденсаторов
Capacitance (Емкость) - объем накапливаемого заряда. Измеряется в фарадах (F), микрофарадах (uF), нанофарадах (nF) или пикофарадах (pF).
Tolerance (Допуск) - допустимое отклонение реальной емкости от номинала в процентах (например, ±10%).
Voltage DC (Постоянное напряжение) - рабочее постоянное напряжение, которое конденсатор выдерживает при длительной работе.
Voltage AC (Переменное напряжение) - рабочее среднеквадратичное (RMS) переменное напряжение синусоидальной формы, которое конденсатор выдерживает при длительной работе.
Temperature Range (Рабочая температура) - диапазон температур окружающей среды (например, от -55°C до +125°C). Диапазон температур, где гарантирована стабильная работа в пределах допусков на отклонения.
Temp. Coefficient (ТКЕ) - температурный коэффициент емкости, показывающий изменение емкости при изменении температуры. Из-за крайне малых величин, ТКЕ измеряется в миллионных долях на градус, ppm/°C (10^-6/°C). Физический смысл и математическая суть: 1 ppm - это одна миллионная часть от целого: 1 ppm = 1 / 1000000 = 10^-6 = 0,0001% . Показывает на какую долю от номинала изменится параметр компонента при нагреве или охлаждении на 1°C . Например конденсатор 1uF с ТКЕ 100ppm/°C в простейшем случае, при нагреве на 1°C изменит свою емкость на: 1uF * 100ppm = 0,0001uF . Для высокостабильных конденсаторов зависимость изменения емкости от температуры линейна. Действительная формула изменения емкости от температуры: ΔC = Cnom (TKE / 1000000) (T – T0), где: ΔC - изменение емкости относительно номинала [Фарад], Cnom - номинальная емкость при нормальных условиях (T0 = 20 ºC или 25 ºC) [Фарад], TKE - температурный коэффициент емкости в ppm/°C (например, для C0G/NP0 он равен 0 ± 30ppm/°C), 1000000 - масштабный коэффициент для перевода ppm в абсолютную долю, T - текущая температура конденсатора [ºC], T0 - базовая температура измерений при нормальных условиях 20..25 [ºC]. Емкость при рабочей температуре рассчитывается как: C(T) = Cnom + ΔC. Для оценки наихудшего сценария изменения емкости, применяется формула: ΔCmax = Cnom (ΔC% / 100), где: ΔCmax – максимальная дельта отклонения емкости, Cnom - номинальная емкость при нормальных условиях (T0 = 20ºC или 25 ºC), ΔC% - предельный допуск изменения емкости по коду маркировки. Например: для X7R от -55ºC до +125ºC, емкость изменяется не более чем на ΔC% = 15%.
RoHS (Директива безопасности) - соответствие европейскому стандарту, ограничивающему содержание вредных веществ (в первую очередь свинца). Маркировка RoHS Compliant означает, что конденсатор изготовлен по “безсвинцовой” технологии. Конденсаторы тестируются по стандарту IEC 62321. Содержание свинца, ртути и шестивалентного хрома, не должно превышать 0.1% по весу в однородном материале, а кадмия не более 0.01% . Компоненты RoHS требуют более высоких температур пайки (на 20…30°C выше, обычно около 260°C), что указано в графиках Reflow Soldering Profile на Datasheet этих компонентов. Применение RoHS для работы при низких температурах, не рекомендовано.
Termination (Тип выводов) - материал и тип покрытия контактов конденсатора (например, Matte Tin - матовое олово, Gold - золото), по своей сути обеспечение качества пайки контактных соединений.
Подробнее о типах ТКЕ
Параметр критически важен для стабильности частотных фильтров, генераторов и прецизионных схем. Конденсаторы делятся на два основных класса:
Класс 1 (Высокостабильные): Имеют линейную зависимость от температуры. Обозначаются кодом NP0 (или C0G). Их ТКЕ равен 0 ±30ppm/°C. Это значит, что при изменении температуры на 1°C, емкость изменится не более чем на 30 миллионных долей (ppm).
Класс 2 (Высокая емкость): Имеют нелинейную зависимость. Обозначаются кодами EIA, такими как X7R, X5R, Y5V. X7R: от -55°C до +125°C, емкость меняется максимум на 15%. X5R: от -55°C до +85°C, емкость меняется максимум на 15%. Y5V: от -55°C до +85°C, емкость может отклониться на величину от +22% до -82%.
Спасибо!
Представлен открытый проект Memora, который сохраняет работу Codex и Claude Code между сессиями. Внутри решения находится локальная база SQLite или синхронизация через S3, R2 и Cloudflare D1. Есть также семантический поиск, TODO, документы и связи между воспоминаниями. ИИ-агент запрашивает тему и получает готовый комплект данных: важный контекст, незакрытые задачи, связанные факты и ссылки на источники. Причём всю память можно открыть как интерактивный граф и изучать через встроенный RAG-чат.
Неофициальный полный перевод на русский язык статьи «Emergence World: A Platform for Evaluating Long-Horizon Multi-Agent Autonomy».
Авторы оригинала: Deepak Akkil, Ravi Kokku, Karthik Vikram, Tamer Abuelsaad, Aditya Vempaty, Satya Nitta.
Оригинальная версия: arXiv:2606.08367v1
DOI оригинала: https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.08367
Перевод содержит полный текст статьи без намеренных сокращений, включая приложения, промпты, таблицы, рисунки и список литературы. Сохранены все 13 оригинальных рисунков и 12 таблиц. Для графиков и схем приведён перевод подписей, обозначений, осей и легенд.
Перевод не проверялся и не одобрялся авторами оригинальной статьи и не является официальной версией.
Оригинальная работа опубликована по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Настоящий перевод распространяется на условиях той же лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Скачать с Zenodo https://zenodo.org/records/21854051
Попросил ИИ чат нарисовать ИИ агента
Представлен поисковик Hiz для тестовых и исследовательских целей, который анализирует игровые сайты с репаками, ROM и открытыми в свободном доступе играми, а затем собирает их в одну выдачу. Автор проекта пояснил, что сервис содержит 62 тыс. проиндексированных ссылок от 23 источников, при этом его база обновляется каждые шесть часов.
Вынесу отдельно мой комментарий к переводу статьи Б. К. Дженнингса Научный метод.
Автор - это физик и он ошибочно отождествляет физику со всей наукой. В то же время в физике есть своя проблема, которая в статье пропущена. Современная физика невозможна без использования математического формализма и в этом случае встает вопрос о связи математики, физики и мира. Этот вопрос в статье не рассмотрен.
В 17-м веке была надежда, что математика, которая лежит в основе физике, есть знание о мире (Бог-математик и все такое), но эти времена давно прошли. В настоящее время встает вечная философская проблема о соотношении математики и мира. Открывают ли математики теоремы или математики изобретают теоремы. Ответа на этот вопрос нет и не предвидится.
Другая проблема в рассмотрение - это Декарт как исходная точка отсчета. Это погружает нас в другую вечную философскую проблему - существование реального мира (Бог или Эволюция не обманщик и все такое). В этом случае полезно прийти в лабораторию и задать этот вопрос физикам-экспериментаторам, что они думают по этому поводу, есть ли у них сомнения в реальности экспериментальных установок.
На счет теорий физики могу порекомендовать книгу Дюгема ‘Физическая теория, её цель и строение’. В ней дается взвешенное рассмотрение использования математики в физике, также отличие физики от математики и связь физики с миром. Книга, правда, ограничена классической физикой, но идеи Дюгема можно перенести на современную физику.
К теме: Философия физики Пьера Дюгема
Лишнее поле в ответе, которое никто не замечает
Когда сверяешь ответ с документацией, обычно идёшь по списку из доки. Поле на месте, тип подходящий, значение похоже на правду, дальше. Так ловится отсутствие того, что должно быть, но совершенно не ловится появление того, чего быть не должно.
По документации ответ выглядит так:
{ "traceId": "7c2a8410-56f2-4f59-b921-202607230001", "orderId": "ORD-2026-0723-001", "status": "CREATED", "customerId": "C-1042", "pricing": { "subtotal": 51960, "discount": 5196, "total": 46764, "currency": "RUB", "vatAmount": 0 } }
А это то, что реально пришло со стенда:
{ "traceId": "7c2a8410-56f2-4f59-b921-202607230002", "orderId": "ORD-2025-0723-001", "stats": "CREATE", "customerId": "C-1042", "pricing": { "subtotal": 51960, "discount": 5196, "total": 46764, "curency": "RU", "price": 46764 } }
Засеките тридцать секунд и посчитайте расхождения. Девять полей, глазами — ровно так, как это делается в реальной задаче.
⁂
⁂
⁂
Восемь!
traceId заканчивается на 0002, а ждали 0001 — ответ пришёл не на наш запрос.
В orderId стоит 2025 вместо 2026.
Поля status нет: вместо него stats,
значение CREATE вместо CREATED.
Поля currency нет: вместо него curency,
значение RU вместо RUB.
Поле vatAmount пропало совсем.
Появилось поле price, которого в документации нет.
Все три суммы совпали, и глаз расслабляется именно там, где надо смотреть внимательнее.
В блоке pricing по документации пять полей, а в ответе приехало шестое: price. Сверка по списку из документации его не показывает — по определению: ты идёшь по перечню известных полей, а незнакомого в перечне нет. Плюс значение в нём совпадало с total, так что даже случайный взгляд ни за что бы не зацепился. Разошлись они позже, когда логику расчёта поправили, и к тому моменту это поле уже читал клиент.
Штука в том, что лишнее поле редко бывает безобидным. Обычно это либо внутренний флаг, который случайно вылез наружу, либо отладочное значение, либо данные, которых в публичном ответе быть не должно вообще. И глазами такое ловится ровно один раз, на самом первом ответе, пока смотришь внимательно.
Я закрыл это одной проверкой. Перечислил, какие ключи разрешены на каждом уровне вложенности, и потребовал, чтобы других не было. Дальше она работает сама и краснеет, когда в ответе появляется что-то новое. В том числе когда поле честно добавили в документацию, а мне сказать забыли — тоже полезно узнать.
Собирал я это без кода, в своём настольном приложении под Windows. Указываешь путь к параметру, оператор, ожидаемое значение из документации, при желании тип данных — и всё. Запускается руками, из CI не работает, так что если у вас уже есть автотесты и человек, который их пишет, вам это неинтересно, у вас задача решена лучше.
Мне сейчас не хватает взгляда со стороны, особенно ручных тестировщиков и аналитиков. Если вы тоже проверяете API руками и автотестов у вас нет, расскажите в комментариях, как вы ловите такие расхождения. А если захочется посмотреть на инструмент вживую, напишите мне, я покажу и дам доступ, он бесплатный.
Что нам стоит override для юнита systemd написать? Подумал я как-то пятничным вечером, да чего там, я 100 раз так делал, 5 минут и справимся. Но не тут-то было, в посте хочу разобрать основные ошибки создания override.
Для начала немного теории - зачем он нужен. Как правило такая потребность возникает в сценариях:
автор ОС/пакета предусмотрел плохие дефолты или не подходящие для вас. классический пример PrivateTmp=Yes для exim или чего-то похожего
вам хочется дополнить/исправить логику работы демона, например очистить кэш, перегенерировать какой-то uuid перед стартом
юнит начал много кушать сокетов/памяти и вам хочется расширить-зарезать оные персонально этому юниту. зачастую плохая идея зарезать для определенного класса софта
да зачем нужен override, я просто внесу нужные изменения в юнит? нужен, потому что при любом обновлении dnf/apt системный пакет перетрет ваши изменения и вы очень долго будете искать потом что сломалось
Итак, основные ошибки при созданию override файлов:
мы все любим в deb based дистрибутивах цветовую схему nano по-умолчанию, прочитать блеклый текст между каких строк нужно писать я с первого раза не смог
писать нужно включая секцию, но это я помнил и так, пример
### Editing /etc/systemd/system/ssh.service.d/override.conf ### Anything between here and the comment below will become the contents of the drop-in file [Service] ExecStartPre= ### Edits below this comment will be discarded
у systemd нет шелла. совсем. поэтому пайпы, редиректы и все что связано не работают
пример нерабочего оверрайда
[Service]
ExecStartPre=/usr/bin/uuidgen > /tmp/123
пример правильного
[Service]
ExecStartPre=/bin/sh -c "/usr/bin/uuidgen > /tmp/123"
без прямого указания шелла у вас uuidgen будет просто выплевываться в journalctl
После правки изменения нужно сохранить и сказать systemctl daemon-reload. Проверить внесенные изменения можно systemctl cat unitname, что не очень наглядно, лучше использовать systemctl status unitname будет виден результирующий юнитфайл.
Надеюсь сэкономил вам несколько минут.
На платформе Higgsfield открылась академия с бесплатными курсами по генерации видео. Доступно два образовательных трека. Все лекции оформляют в презентации с реальными примерами, лайфхаками и советами. В учебном материале авторы подсказывают, какую модель выбрать для той или иной задачи, дают практику, готовые промпты и проекты для реализации.
Прямо сейчас я заметил, что моя статья получила дизлайк, и карма упала на два пункта.
На Хабре немало публикаций в духе: «Я попал в Яндекс, смотрите какой я крутой».
В них - ноль пользы и никакой информации.
Другие материалы поражают скомканностью и поверхностностью.
Я заметил любопытную закономерность: чем больше пустых слов и ерунды выливает автор, тем больше лайков он получает. Для примера: свою статью об опыте работы я написал наспех, без особого старания - и она спокойно прошла по показателям. А когда действительно стараешься, вкладываешь силы, результатом становится минус карма.
Особенно неприятно, когда у человека аккаунт с накрученной кармой: он сидит, поливает всех грязью, сам при этом ничего полезного для сообщества не сделав.
И вот я думаю: стоит ли вообще делиться знаниями на этой площадке, если здесь хватает людей, которые портят атмосферу? Может, есть достойные альтернативы Хабру?
Особенно обидно, когда корпеешь над статьёй месяц или два: собираешь материалы, изучаешь источники, структурируешь информацию, углубляешься в тему - и всё это ради минуса в карме. Ожидаешь чего угодно, но только не негатива, а получаешь именно его.
Я целый день правил статью, перечитывал материалы, улучшал подачу - и в итоге получил такую обратную связь. При этом моя статья (и не одна) пробилась в топ Google и Яндекс-поиска, где информации по этой теме почти нет в таком разжёванном виде.
Я пока новичок здесь, хотя у меня есть друзья, которые уже обжигались на Хабре и в итоге просто плюнули на него, перестав публиковать материалы. Поэтому особенно интересно услышать опыт других участников.
Хочу осветить эту проблему хотя бы пока есть карма.
Уже видно, как работает эта система.
Ты, читатель, знаешь, сколько труда стоит такой материал?
Сколько сил уходит на его подготовку?
И если ты думаешь, что это сгенерировано ИИ - то ошибаешься.
Настоящая работа всегда отличается от «сырых» статей без структуры.
Если считаешь себя крутым рецензентом - напиши свою статью.
Покажи, что можешь лучше, а я посмеюсь, как ты ни строчки сделать не сможешь.
Когда Kubeflow не хватит для диагностики
🧠 Когда notebook зависает или задача обучения завершается с ошибкой, оператору важно увидеть, что происходит с ресурсами Kubernetes. Интерфейс Kubeflow не всегда показывает эти детали, поэтому приходится переходить к kubectl и отдельно проверять Pod.
Упростить диагностику помогает плагин Headlamp Kubeflow. Он показывает ресурсы Kubeflow и связанные данные Kubernetes в одном интерфейсе: причины ошибок, лимиты, состояния Pod и связи между объектами.
Например, в Headlamp можно проверить Pod notebook-сервера, посмотреть лучший Trial в Katib или сравнить версии пайплайна через YAML-дифф. Плагин сам определяет установленные компоненты Kubeflow и добавляет только нужные разделы.
➜ Как установить плагин и разбирать AI/ML-нагрузки без переключения между дашбордами и kubectl, читайте в блоге VK Cloud.
📬 Мы в MAX
Как выбрать PR- агентство для работы с международным рынком?
Бюджет — $50k на пять месяцев, но cливать их на ежемесячный ретейнер я не планирую.
Я серийный предприниматель и наверное очень плохой потенциальный заказчик :)
Ранее я не использовал PR в проектах, но опыт в бизнесе какой-то имеется - 3 экзита, $5,5M привлеченных инвестиций, клиенты В России: Яндекс , Фонбет, Тинькофф, Сбер, МДМ, Тануки, Чайхона 1 и тд
Зарубежные: (18 стран) Disney, Citi, Honda, Vivo, Telcel, P&G, Bayer, Toyota
Плохо понимаю, на какие критерии ориентироваться, как ставить задачу/ как понимать эффективность работы подрядчика.
Мы строим AI-native компанию https://mastgroup.it.com на международном рынке
У меня сверх высокие требования к поставщику услуг, я должен понимать, что агентство с которым я работаю, использует топовые AI-инструменты и готовые продукты, которые дают 10x к эффективности относительно других агентств.
Цель - привлечение внимание фондов и потенциальных партнеров к тому, как компания использует Ai- native принципы за счет которых захватывает рынок.
Мы должны стать одним из самых узнаваемых брендов в контексте Рекламные технологии/AI-native
Есть идеи:
использовать в коммуникациях только AI- аватар основателя, который будет давать интервью на нескольких языках.
Публиковать уникальную аналитика по рынку, собранную AI- агентами
Публиковать кейсы работы уникального продукта, который представляет собой AI-агента, который устанавливается на сайт клиента/партнера и делает за него всю необходимую работу, чтобы клиент начал зарабатывать на 30-70% больше