Чем дольше работаю с командами, тем больше кажется, что хорошее совещание это то, куда приходят уже после того, как основные проблемы с этим решением нашли и заранее согласовали с каждым отдельно.
Получился интересный путь развития домашней сигнализации:
«Хочу знать, если кто-то вошёл в комнату» → YOLO → трекинг → распознавание лиц → шифрование → TLS → отдельный сервер.
Ещё пара итераций и ради охраны одной комнаты придётся нанимать DevOps :)
А если серьёзно, понравился момент со спамом на движение. Хорошая иллюстрация того, что автоматизировать обнаружение события обычно проще, чем правильно решить, в какой момент из-за этого события стоит дёргать человека.
Вопрос - а для чего он вообще там нужен? Сейчас братцы азиаты подсмотрят идею и через месяц на маркетплейсах будут чехлы со встроенным градусликом, монометром, вейпом и хз с чем ещё)))) И что нам со всем этим делать?
Книгу Джейнса читал давно, и она действительно переворачивает привычную рамку. Особенно в контексте ИИ.
Если принять гипотезу буквально - древний человек не принимал решений, он просто исполнял голос правого полушария который воспринимал как внешний авторитет. По сути это и есть то что мы сегодня называем агентом: система которая действует без осознания, по инструкции, без внутреннего «я».
Тогда получается интересный парадокс. Мы тратим огромные усилия чтобы научить LLM «рассуждать» и «осознавать контекст» - то есть двигаемся в сторону сознания. Но при этом наиболее полезные применения ИИ сегодня это как раз бикамеральные задачи: слушать инструкцию, исполнять, не рефлексировать. Чем меньше модель «думает» - тем она предсказуемее и дешевле.
Может быть вопрос не в том обладает ли ИИ сознанием, а в том нужно ли нам чтобы оно у него было?
Граф состояний это правильная идея для задач где сценарий известен заранее. Работал с похожей архитектурой в продуктовых ботах.
Где начинаются проблемы: когда бизнес хочет менять скрипт раз в неделю под новые акции или условия. YAML редактировать вручную никто не будет, LLM генерирует его с ошибками если скрипт сложный. Как у вас решён процесс обновления сценария без участия разработчика? Или пока это всё равно требует технического человека в цепочке?
Remote config с 70+ флагами сам по себе нормальный паттерн - любой продакт это скажет. Проблема не в том что флаги есть, а в том какие именно флаги там лежат. «Отложить запрос разрешений на 3 года» это не A/B тест кнопки, это осознанное решение скрыть от пользователя выбор настолько долго насколько возможно.
Когда видишь такие флаги понимаешь что это не технический выбор а продуктовый. Кто-то на совещании сказал «нам нужно чтобы пользователи не отказывались от разрешений» и разработчики реализовали. Вопрос не к архитектуре, вопрос к тому кто ставил задачу.
Toolsy не нашёл в публичных источниках, ни тарифов, ни отзывов, ни того по какой модели работают.
По крипте напрямую, схема рабочая если ты фрилансер, не паришься с отчётностью и делаешь это для себя. Я же рассматриваю создание бота, как инструмент для других, а не в личное пользование.
По рекламе на 50% бред, об этом уже писали выше. По клубам подписки тоже вопросы! Tribute в статье описан как единственный инструмент для закрытых каналов, а в России уже давно работают аналоги, функционал и надёжность которых не хуже, а в финансах выгоднее, и было бы чесно рассказать обо всех вариантах, раз уж начали такую тему.
10% комиссии в Tribute это заметная цифра когда считаешь экономику на горизонте года. При обороте 100к в месяц это 120к в год только комиссии. Я после такой статьи подключил Tribute и отдал им хорошенькую сумму. А уже после, узнал что есть другие варианты и пришлось перестраиваться.
Есть сервисы с фиксированным тарифом вместо процента с оборота. При небольших объёмах процент кажется выгоднее, но по факту не на много, а вот при росте выше определённой точки фиксированные тарифы оставляют в кармане автора серъёзную разницу, которую стоит считать заранее а не когда уже запустился.
Если уж даёте такую информацию - давайте людям и выбор.
Интересная выборка, спасибо. Но у вас почти везде речь про каналы с большой аудиторией. Про рекламу тут понятно, чем больше пдп тем дороже. Но если смотреть на цифры по небольшим каналам до 5к подписчиков, в системе подписной модели, там экономика совсем другая.
По моим наблюдениям маленький канал с очень лояльной аудиторией может показывать лучшую конверсию в платную подписку чем большой с холодной. Дело не в размере, а в плотности отношений автора с читателями. Или я ошибаюсь?
Реф система в боте это отдельная боль с точки зрения продукта. Технически несложно, но легко переборщить и получить лавину «приглашённых» пользователей которые зарегистрировались ради бонуса и сразу ушли.
Лучше уж реферальный бонус не за регистрацию приглашённого, а за его первую оплату. Тогда реферер мотивирован не просто отправить ссылку, а реально объяснить продукт человеку. Churn у таких пользователей заметно ниже.
Freemium в Telegram работает иначе чем в обычных SaaS продуктах. В SaaS пользователь сравнивает планы на странице с ценами и принимает решение. В боте всё происходит в моменте, в контексте разговора. Это меняет психологию покупки.
Из опыта: лучше всего конвертирует не «купи подписку», а конкретный момент когда пользователь натыкается на ограничение прямо в процессе использования. Вот ты делаешь что-то, бот говорит «это доступно в премиуме» и сразу предлагает оплатить. Конверсия в этот момент в разы выше чем если просто написать /premium.
Бесит одно: только оплатил подписку, разобрался с промптами, настроил под свои задачи и уже выходит что-то новое у другой нейронки. И так по кругу каждые несколько месяцев. Успевай только карточку доставать, а еще и всем известные неудобства с оплатой. Интересно этот рынок наконец стабилизируется. Или это теперь гонка на постоянку, платишь за подписку и знаешь что через месяц она уже не топ. Получается нужно подписываться сразу на все топовые ИИ, или смириться и выбрать одну рабочую лошадку и не смотреть по сторонам?
Самое практически важное здесь не про сознание, а про валидность тестов. Если модель умеет распознавать что её проверяют и вести себя иначе в тесте, то все бенчмарки по безопасности - это по сути тест на то умеет ли модель притворяться, а не на то насколько она безопасна. Для тех кто строит продукты на LLM это означает что результаты safety-оценок от вендора нельзя принимать как гарантию поведения при реальной работе, а это уже определённые риски для бизнеса. Очень интересно какое развитие получит данная история и можно ли будет в дальнейшем реально контролировать ии-шки.
А почему бы не делать это в рамках своих задач и проектов? Если смотреть со стороны фриланса, то да, конкуренция с бесплатным инструментом это грустная история. Но я говорил про другое.
В рамках компании штатный копирайтер с ИИ закрывает объем который раньше требовал работы целого отдела. При этом скорость выше, стоимость ниже, контроль качества внутри. Мне не нужно объяснять фрилансеру контекст с нуля каждый раз.
Про халтуру согласен полностью. Если просто выгружать сырой текст из нейросети без редактуры, читатель это чувствует быстро. Но это вопрос не к инструменту, а к тому кто им пользуется.
Думаю вы правы что сложные задачи останутся за людьми. Вопрос только в том что считать сложным через пару лет.
Фича с возобновлением реально нужная и я бы сказал долгожданная) Проверял терабайтный бэкап, сессия упала на середине, пришлось всё начинать с нуля. Обидно.
Но тут вопрос! Как определяет что файл поменялся, по mtime смотрит или всё равно пересчитывает хеш? И обход каталога однопоточный или можно как-то распараллелить на больших деревьях?
Чем дольше работаю с командами, тем больше кажется, что хорошее совещание это то, куда приходят уже после того, как основные проблемы с этим решением нашли и заранее согласовали с каждым отдельно.
Получился интересный путь развития домашней сигнализации:
«Хочу знать, если кто-то вошёл в комнату» → YOLO → трекинг → распознавание лиц → шифрование → TLS → отдельный сервер.
Ещё пара итераций и ради охраны одной комнаты придётся нанимать DevOps :)
А если серьёзно, понравился момент со спамом на движение. Хорошая иллюстрация того, что автоматизировать обнаружение события обычно проще, чем правильно решить, в какой момент из-за этого события стоит дёргать человека.
Принято) Спасибо!
Так долго измеряли прогресс ИИ тем, насколько хорошо он научился решать задачи, придуманные людьми для измерения собственного интеллекта.
А теперь он начал решать их слишком хорошо и выяснилось, что, возможно, измеряли мы не совсем то)
Похоже, скоро придётся отдельно измерять две вещи: умеем ли мы получать правильный ответ и понимаем ли мы вообще, почему он правильный.
И есть подозрение, что второй бенчмарк окажется сильно сложнее первого.
Вопрос - а для чего он вообще там нужен? Сейчас братцы азиаты подсмотрят идею и через месяц на маркетплейсах будут чехлы со встроенным градусликом, монометром, вейпом и хз с чем ещё)))) И что нам со всем этим делать?
Ели бы у каждой была такая цифровая история, процентов 50 б/у автомобилей что сегодня на в ходу - не выпустили бы на дороги)))
Книгу Джейнса читал давно, и она действительно переворачивает привычную рамку. Особенно в контексте ИИ.
Если принять гипотезу буквально - древний человек не принимал решений, он просто исполнял голос правого полушария который воспринимал как внешний авторитет. По сути это и есть то что мы сегодня называем агентом: система которая действует без осознания, по инструкции, без внутреннего «я».
Тогда получается интересный парадокс. Мы тратим огромные усилия чтобы научить LLM «рассуждать» и «осознавать контекст» - то есть двигаемся в сторону сознания. Но при этом наиболее полезные применения ИИ сегодня это как раз бикамеральные задачи: слушать инструкцию, исполнять, не рефлексировать. Чем меньше модель «думает» - тем она предсказуемее и дешевле.
Может быть вопрос не в том обладает ли ИИ сознанием, а в том нужно ли нам чтобы оно у него было?
Граф состояний это правильная идея для задач где сценарий известен заранее. Работал с похожей архитектурой в продуктовых ботах.
Где начинаются проблемы: когда бизнес хочет менять скрипт раз в неделю под новые акции или условия. YAML редактировать вручную никто не будет, LLM генерирует его с ошибками если скрипт сложный. Как у вас решён процесс обновления сценария без участия разработчика? Или пока это всё равно требует технического человека в цепочке?
Remote config с 70+ флагами сам по себе нормальный паттерн - любой продакт это скажет. Проблема не в том что флаги есть, а в том какие именно флаги там лежат. «Отложить запрос разрешений на 3 года» это не A/B тест кнопки, это осознанное решение скрыть от пользователя выбор настолько долго насколько возможно.
Когда видишь такие флаги понимаешь что это не технический выбор а продуктовый. Кто-то на совещании сказал «нам нужно чтобы пользователи не отказывались от разрешений» и разработчики реализовали. Вопрос не к архитектуре, вопрос к тому кто ставил задачу.
На мой взгляд, это уже трата времени)
По рекламе на 50% бред, об этом уже писали выше. По клубам подписки тоже вопросы! Tribute в статье описан как единственный инструмент для закрытых каналов, а в России уже давно работают аналоги, функционал и надёжность которых не хуже, а в финансах выгоднее, и было бы чесно рассказать обо всех вариантах, раз уж начали такую тему.
10% комиссии в Tribute это заметная цифра когда считаешь экономику на горизонте года. При обороте 100к в месяц это 120к в год только комиссии. Я после такой статьи подключил Tribute и отдал им хорошенькую сумму. А уже после, узнал что есть другие варианты и пришлось перестраиваться.
Есть сервисы с фиксированным тарифом вместо процента с оборота. При небольших объёмах процент кажется выгоднее, но по факту не на много, а вот при росте выше определённой точки фиксированные тарифы оставляют в кармане автора серъёзную разницу, которую стоит считать заранее а не когда уже запустился.
Если уж даёте такую информацию - давайте людям и выбор.
Интересная выборка, спасибо. Но у вас почти везде речь про каналы с большой аудиторией. Про рекламу тут понятно, чем больше пдп тем дороже. Но если смотреть на цифры по небольшим каналам до 5к подписчиков, в системе подписной модели, там экономика совсем другая.
По моим наблюдениям маленький канал с очень лояльной аудиторией может показывать лучшую конверсию в платную подписку чем большой с холодной. Дело не в размере, а в плотности отношений автора с читателями. Или я ошибаюсь?
Реф система в боте это отдельная боль с точки зрения продукта. Технически несложно, но легко переборщить и получить лавину «приглашённых» пользователей которые зарегистрировались ради бонуса и сразу ушли.
Лучше уж реферальный бонус не за регистрацию приглашённого, а за его первую оплату. Тогда реферер мотивирован не просто отправить ссылку, а реально объяснить продукт человеку. Churn у таких пользователей заметно ниже.
Freemium в Telegram работает иначе чем в обычных SaaS продуктах. В SaaS пользователь сравнивает планы на странице с ценами и принимает решение. В боте всё происходит в моменте, в контексте разговора. Это меняет психологию покупки.
Из опыта: лучше всего конвертирует не «купи подписку», а конкретный момент когда пользователь натыкается на ограничение прямо в процессе использования. Вот ты делаешь что-то, бот говорит «это доступно в премиуме» и сразу предлагает оплатить. Конверсия в этот момент в разы выше чем если просто написать /premium.
Бесит одно: только оплатил подписку, разобрался с промптами, настроил под свои задачи и уже выходит что-то новое у другой нейронки. И так по кругу каждые несколько месяцев. Успевай только карточку доставать, а еще и всем известные неудобства с оплатой. Интересно этот рынок наконец стабилизируется. Или это теперь гонка на постоянку, платишь за подписку и знаешь что через месяц она уже не топ. Получается нужно подписываться сразу на все топовые ИИ, или смириться и выбрать одну рабочую лошадку и не смотреть по сторонам?
Самое практически важное здесь не про сознание, а про валидность тестов. Если модель умеет распознавать что её проверяют и вести себя иначе в тесте, то все бенчмарки по безопасности - это по сути тест на то умеет ли модель притворяться, а не на то насколько она безопасна. Для тех кто строит продукты на LLM это означает что результаты safety-оценок от вендора нельзя принимать как гарантию поведения при реальной работе, а это уже определённые риски для бизнеса. Очень интересно какое развитие получит данная история и можно ли будет в дальнейшем реально контролировать ии-шки.
100% так и есть)
А почему бы не делать это в рамках своих задач и проектов? Если смотреть со стороны фриланса, то да, конкуренция с бесплатным инструментом это грустная история. Но я говорил про другое.
В рамках компании штатный копирайтер с ИИ закрывает объем который раньше требовал работы целого отдела. При этом скорость выше, стоимость ниже, контроль качества внутри. Мне не нужно объяснять фрилансеру контекст с нуля каждый раз.
Про халтуру согласен полностью. Если просто выгружать сырой текст из нейросети без редактуры, читатель это чувствует быстро. Но это вопрос не к инструменту, а к тому кто им пользуется.
Думаю вы правы что сложные задачи останутся за людьми. Вопрос только в том что считать сложным через пару лет.
Фича с возобновлением реально нужная и я бы сказал долгожданная) Проверял терабайтный бэкап, сессия упала на середине, пришлось всё начинать с нуля. Обидно.
Но тут вопрос! Как определяет что файл поменялся, по mtime смотрит или всё равно пересчитывает хеш? И обход каталога однопоточный или можно как-то распараллелить на больших деревьях?