🏆 AIeron | Data Feeling

🪙 Как мы получили 250к из воздуха. В конце новость.

Ловите универсальный лайфхак. Вовлекающий маркетинг в ботах - это база, но с помощью дополнительных фишек можно улучшить экономику. Так, например, наша Спикадора иногда «рассказывает» людям про свой авторский канал. И в нем уже 900+ человек. Создав Спикадоре свой собственный канал, ловим сразу серию положительных эффектов,:

- Получили доп капитализацию, т.е 1к подписчиков ~ 200к + платежи.
- Новый канал коммуникации для прогрева и увеличения лояльности.
- Вовлечение и удержание. За счет полезных видео практики английского (причем контент автоматизирован 😎).
- Снижение стоимости подписки + органический трафик
- Посты-сообщения из канала в 10 раз быстрее рассылаются ботом, чем генерация новых сообщений для каждого пользователя.

В общем, в этой теме просто тьма крутых приемов. А в связке с новыми технологиями в тг (web apps -> mini apps, stars и тп) становится еще проще делать виральный продукт без бюджета на маркетинг.

Поэтому я решил снова запустить интенсив, но уже с Даней (@danokhlopkov). Он систематически запускает новые продукты в тг, они нереально крутые. Заполняйте форму на интенсив, если вам хочется реализовать свою идею. Мы будем делиться экспертизой и хлестать вас плеткой, чтобы у вас 100% получилось что-то дельное и, в идеале, прибыльное.

💫 Начнем с важной цифры, мешающей проектам: подписчик в телеграм стоит >200 рублей. Т.е если вы потратите 100к рублей на рекламу, то привлечете в канал всего лишь 500 человек. При условии, что сами проделаете всю работу по закупке рекламы и будете торговаться.

Как взломать и сделать цену 1-40 рублей за подписчика?

1) 🧠 Найти «вау» концепцию и собрать прототип из доступных API

Формула такая: «успешная идея» + «телеграм» = 🍯

Тут успешная идея - это проверенная гипотеза или стартап, который «полетел» или поднял раунд. Найдя такую идею, просто переносим ее на набор всех технологий в телеграм. Сейчас этих технологий стало резко больше - это и боты, и web apps и TON, и starts, и другое. Даниил рассказал про это подробнее в посте. Т.е берем полезную AI модельку (в идеале API). Помещаем в телеграм и закупаем рекламу. Если полетело, то вы красавчик, весь мёд ваш. Иначе пробуем снова.

2) 👋 Привлечь первых пользоватей выйти на органический рост

Тут нужен сильный «вау эффект» за клик. Примеры:
🇺🇸🙋‍♀️@Speakadora, которая привлекает в себя 60% аудитории по сарафанке. Ей просто делятся с друзьями со словами: «Посмотри, какая прикольная штука». Сейчас в нее прилетает 3К сообщений каждый день. Это примерно 300 мин голосовых в день.
🤵@Avatar_resume_bot и @Aleron_clone_bot в которые заходит каждый день примерно 50-70 новых человек органически. Хотя в первый месяц резюме бот вообще «спылесосил» 70к человек, сгенерировав 400к картинок.
👍 Тут думал рассказать про результаты и «сладкие» цифры коллег, но меня попросили публично этим не делиться. Есть кейсы, где в бота натранзачили 45М рублей за пол года.

Теперь вы разбираетесь в теме Gen AI маркетинга больше. Тема ёмкая и горячая. Лучше придумать и запустить свой проект, разбираясь по ходу дела! Есть идеи? Делитесь в комментариях.

фотка к посту из резюме бота 😄

#huggingface #replicate

Как за остаток лета реализовать свой прибыльный пет-проект в телеграм с помощью Gen AI маркетинга.

Каждый день выходит какая-то новая нейросетка, способная за счет своего «вау эффекта» сильно вируситься и органически расти.

То есть с помощью генеративных AI решений можно легко привлекать в свой тг канал большой поток свежей аудитории. Причем по цене в несколько раз ниже рынка. Сейчас рыночная цена 200 руб за подписчика

Осталось понять, как:
🧠 найти «вау» концепцию и собрать прототип из доступных API
👋 привлечь первых пользоватей (органически)
🏋️ выдержать большую нагрузку запросов
🪙 иметь положительную юнит экономику

Уже пол года практикуюсь в этой теме. Даже интенсив успел провести. И опыта накопилось много.
Интересна вам эта тема? Разбираем примеры?

#midjourney #runway

С недавних пор Телеграм пишет MAU у каждого бота. Наконец-то!

Теперь можно еще больше проектов запустить. Например парсить и делать свой similarweb.

Прогнозирую, что это сильнее бустанет рынок рекламы в ботах. Утром я купил первую такую рекламу, увидев метрику.

Увидел у Дани

⚡️ Айти-ипотеку продлили до 2030 года.

Спойлер, возможно придется переехать в Сочи)

Немного изменили условия: предельная ставка составит 6% годовых (раньше было 5%), а максимальная сумма ипотеки составит 9 млн рублей (было 18 млн). Кроме того, программа не распространяется на Москву и Санкт-Петербург.

Айтишники сегодня празднуют.

@datafeeling

Опа, регуляризация подъехала!

И что мне теперь делать?) Закрываем канал или удаляем неактивных? 😄

👾 Осознал, насколько сложнее тем, кто ведет личный блог от своего лица)

🔥 Кодеры, это вам — чувак запихнул Claude 3.5 в VSCode и теперь он может заменить собой целую команду разрабов.

Claude «держит в голове» весь проект/репо, а не только текущую страницу. Благодаря этому он лучше справляется с большим количеством взаимодействий между различными файлами, не путает их имена и пишет более качественный код.

🎯 Расширение бесплатное, налетаем!

🎚️ С вас буст за лайфхак. Теперь сможете экономить десятки часов на кодинге, высвобождая время на более творческую часть❤️

Уже год использую copilot-like расширения (Codeium) - это бомба 💣

#codeium #copilot #claude

За взрывным ростом LLM моделей следует активный рост методов оптимизаций инференса моделей.

🫸🫷Исследователи из Yandex Research предложили новый способ сжатия нейросетей посредством комбинации инструментов AQLM и PV-tuning. Метод позволяет сократить расходы на вычислительные мощности до 8 (!) раз, при этом качество ответов не снижается благодаря упомянутому PV-tuning. Для справки: другие аналоги сейвят для тех же моделей от 59% до 90% качества, а здесь сохраняется в среднем 95%. Впечатляет.

🏎️ То есть LMM-модели теперь можно запускать не только на топовых видюхах, но и на обычных картах. И ответы они будут давать быстро, не теряя в качестве. Как итог, новый метод сжатия значительно сэкономит ресурсы компаний и исследователей, которые разрабатывают или внедряют собственные нейронки.

✅ Я все чаще и чаще имею дело с запуском LLM на железе и считаю этот результат от Яндекса очень прикладным т.к без эффективного сжатия на обычные карты уже ничего не влезает.

Этот личный блог потеряет душу, если я не поделюсь этим.

Месяц назад мы всем юнитом из Додо слетелись в Казахстане из 4-х стран, чтоб встретиться вживую на неделю.

В блокноте у меня сохранилась заметка:

Я бы никогда не смог придумать себе такую поездку. А если бы придумал, то не смог бы купить, а если смог, то маловероятно, что там были б все эти 40 замечательных человек.

Конвоем из 10 внедорожников мы катались по дикому Казахстану. Я видел миражи, табуны коней, редких птиц, артефакты истории. Мы ночевали в палатках в горах под звездным небом. Даже парились в бане, ныряя после в горную ледяную реку 😅

Такой опыт мне не дарила ранее ни одна компания 😍

Теперь вы знаете, как можно с умом и кайфом коллективно потратить часть бюджета компании.

⚡️Бывший сотрудник Open AI слил планы компании по порабощению развитию на 5 лет вперед.

На данный момент это выглядит как безумие, но скорее всего это наше будущее.

🟢 В конце 2024 — мы увидим новую нейросеть GPT Next;

🟢 2025 вся рутинная работа будет на ИИ агентах;

🟢 2026 — компания планирует выпустить AGI с разумом человека!

🟢2027 — ASI зародится с вероятностью 70%. ИИ доучит себя сам и отодвинет людей от решения глобальных проблем;

🟢 2028 — в этот год испарятся все болезни. ASI создаст нанороботов, убивающих все вирусы и микробы;

🟢 2029 — Сверхинтеллект возьмёт под контроль мир, а прогресс полетит со скоростью света.

Кажется, Skenet ближе чем нам казалось, еще год назад, когда нейросети нормально не могли нарисовать картнику по вашему запросу.

✅ С вас буст за перевод :)

Красавцы! Теперь в этом канале стало уютнее)

🚀 Вы мне бусты, а я вам гайд по маркетинговым промптам 📝

Пользуйтесь!

Пока мы тут с вами делаем IT продукты, пишем код, кто-то делает бизнес на промптах. Чисто по приколу выкупил сборник из 165 промптов для генерации маркетинговых текстов.

Стоило 35$ 😎

Есть неочевидные 😳
Например для генерации текстовых хуков к видео.

Давайте обмен? 10 бустов и я скинул этот pdf файл сюда

https://t.me/datafeeling?boost

Фейлы Спикадоры или как я занимался благотворительностью

Основная работа забрала мой фокус, поэтому мы немного забросили интенсивную разработку.

Пока тушил пожары на работе и продолжал фиксировать убытки, Спикадора почти два месяца не принимала оплату и разговаривала с пользователям без ограничений. Вот умничка! 😭

🥲 Мы это заметили и починили. Попросил Спикадорушку больше так не делать. Платежи начали медленно капать.

😐 Потом заметили, что платежи подключены только карточные. Включили все варианты. Типо SberPay/T-Pay и тп. Оплаты резко выросли .

🙂 Далее мы заметили, что не списываем повторные платежи. Починили и тоже немного вернули платежей.

😃 Тут же дошли руки подрубить скидки за покупку подписки в первый день. И это тоже добавило платежей.

И так, реклама внезапно начала окупаться. Вот же магия 🙌

🦙 Опубликована мощнейшая опенсорс модель Llama-3

Статья уже на Хабре

🔥Судя по бенчмаркам, Llama 3.1 даже лучше GPT-4o (!)

Ссылка на HuggingFace

«4 моих первый миллиона, которые чуть не свели меня с ума»

Продолжаю серию рассказов. Как обещал, добавил сразу вторую и третью части. Истории для вдохновения. Постарался написать интересно. Все по порядку:

🍋 Часть 1 - Мой самый первый миллион
🍋 Часть 2 - Теряем работу в обмен на рост.
🍋 Часть 3 - Миллион на инвестициях

А если мы все-таки добьем бустами до 9-го уровня, и я смогу поменять обои на канале на свой любимый ламповый фиолетовый цвет, то сразу выпущу последние две части. Они отражают меня актуального.

🍋 Часть 4 - закапываем, кредитуемся и снова взлетаем 🛫 
🍋 Часть 5 - цель в 100М выручки или почему я не ушел с работы

Кидайте https://t.me/datafeeling?boost если интересно узнать продолжение 💪

Т-Банк открыл доступ к собственной русскоязычной языковой модели T-lite

Статья уже на Хабре

Моделька бьет третью ламу (Llama3-8b-instruct). Чекайте

Ссылка на HuggingFace 🤗

Опа!

Дуров открыл российским телеграм-каналам монетизацию. Вот же красавчик!

Найти её можно в разделе «Статистика» — если у вас такой вкладки нет, обновите приложение. Выводить прибыть с рекламы можно во внутренней валюте ⭐️.

Монетизация доступна каналам от 1к подписчиков 👀 Прям жутко интересно стало, как это все будет

⚡️ Монополизм Nvidia хотят прекратить.

OpenAI планирует выпускать свои чипы.

Альтман ведёт переговоры с американским полупроводниковым гигантом Broadcom. На данный момент Nvidia производит 80% чипов, на которых произошла нейрореволюция и развитие ИИ.

Проблема в том, что Хуанг почти монополист и контролирует рынок, задавая на нем дефицит и диктуя цены. Альтман в коллабе с Broadcom хочет положить конец этой диктатуре...

За 9 месяцев Open AI схантили большое количество народу из Google, которые занимались в бигтехе разработкой чипов.

👀 Кажется, техническая игра престолов только набирает обороты.

🌐 @datafeeling

Новый феймворк Congnita для RAG систем

🤔 Системы RAG (Поисковая дополненная генерация) — это мощные инструменты, но их создание и развертывание может оказаться сложной задачей.
🚀 Cognita стремится стать удобным и модульным решением, решающим общие проблемы RAG.

Проблемы с текущими фреймворками:
⚙️ Задания по фрагментированию и внедрению часто требуют отдельной настройки, но не встроены в существующие платформы, известные мне на данный момент.
💻 Развертывание сервисов запросов для производства может оказаться сложной задачей.
🤖 Для управления развертыванием моделей (языковых моделей, моделей внедрения) отсутствует встроенная поддержка.
🗄 Векторные базы данных могут оказаться сложными для масштабирования.
Нет единого готового шаблона, который можно было бы легко адаптировать.

Как Cognita решает эти проблемы
🎯 Cognita сочетает в себе настройку и простоту использования.
🧠 Масштабируемый дизайн для интеграции прорывных решений по мере их возникновения.

Cognita — библиотека для создания модульных приложений RAG с открытым исходным кодом для производства.
Модульная конструкция: разбейте RAG на этапы для упрощения управления и обновлений.
♻️ Многоразовые компоненты: парсеры, загрузчики и т. д. для экономии времени в проектах.
🚀 Оптимизированное развертывание: Cognita справляется со всеми тонкостями производственных систем.
⚖️ Масштабируемость: компоненты масштабируются независимо, чтобы справиться с возросшим трафиком.
✨ Удобный интерфейс: даже нетехнические пользователи могут играть с настройками RAG.
🔌 На основе API: Cognita хорошо работает с другими системами.

Компоненты Когниты

Индексирование задания

1) Загрузчики данных 🚚
Что: Извлекать данные из разных мест (папок, баз данных и т. д.).
Почему: RAG нуждается в данных для работы!

2) Парсеры 🗂️
Что: Преобразовать различные типы файлов в общий формат.
Почему: упрощает обработку всей информации системой RAG.

3) Эмбеддеры 🔎
Что: создавать кодовые представления текста для быстрого сравнения.
Зачем: помогает найти наиболее актуальную информацию по вашему вопросу.

Хранилище метаданных 🧠
Что: «мозг» системы, хранящий детали конфигурации.
Зачем: сохраняет вашу RAG организованной и простой в управлении.

LLM Gateway 💬
Что: «Переводчик» для разных языковых моделей.
Почему: позволяет переключаться между моделями, не перекодируя все.

Векторные БД 🗄️
Что: хранит встроенные файлы для сверхбыстрого поиска данных.
Почему: Эффективный поиск имеет решающее значение для больших наборов данных.

API-сервер ⚙️
Что: Координатор, который обрабатывает вопросы пользователей и генерирует ответы.
Почему: Он соединяет все части системы RAG вместе.