TGViewer
Channel Public Channel
Phystech.Genesis | Channel

Phystech.Genesis | Channel

@phystech_genesis

Мы про хакатоны, ML-соревнования, стажировки

💬 Вступай в закрытую группу нашего сообщества:
https://t.me/joinchat/CN0_CVJysRmwYKNEv9j-yw

По вопросам сотрудничества:
@semkannn

По вопросам рекламы: @nadezhdalozovik
Subscribers
1.7K
Photos
503
Videos
20
Links
546

Showing posts older than #813 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #812 1.28K
Прими участие в хакатоне от команды развития ИИ Московской Биржи и выиграй до миллиона рублей

MOEX AI HACKATHON*
Когда: 13 мая — 30 июня
Формат: онлайн
Призовой фонд: 1 000 000 ₽

Кого мы ждем?
- студентов ИТ-специальностей
- DS-специалистов
- ML-инженеров
- Трейдеров
- Backend-разработчиков

➡️Какая задача?
Разработай ИИ-агента для торгов на бирже, который принесет максимальную доходность!


Почему стоит участвовать?
- Две недели на решение
- Крутой кейс в портфолио
- Реальный опыт командной работы
- Прокачка навыков
- Свой ИИ-агент для торгов на бирже

Собирай команду от 3 до 5 человек.
Нет команды? Поможем найти!

Регистрация уже открыта!
➡️Успей до 10 мая по ссылке.

*ИТ-соревнование
  • 🔥 9
  • ❤ 8
  • 👍 4
Post #811 921
🙃 Участвуете в хакатонах – или только планируете начать?

Рекомендуем обратить внимание на комьюнити YAHacks – ребята собрали удобное пространство, где можно не только найти команду, но и реально прокачаться за счёт практики.

Что внутри:

➡️актуальные анонсы хакатонов
➡️помощь с тимбилдингом и поиском команды
➡️менторы и разбор кейсов
➡️полезные материалы: Data Science, InfoSec, Backend, алгоритмы

Если давно хотели ворваться в хакатоны или повысить уровень – это хороший старт.

Больше стажировок тут
🏃 Наш TG | VK | MAX
  • ❤‍🔥 4
  • ❤ 4
  • 🔥 4
  • 🥴 2
Post #810 514
Залог успеха в скорости или качестве?

Недавно у нас было онлайн-мероприятие, где мы пообщались со студенткой ИТМО, которая прямо сейчас проходит стажировку и только получила оффер.

Собрали ключевые мысли, которые могут быть полезны 👇

1️⃣ Ощущение “надо успеть” — это нормально

На 2 курсе часто есть мысль: “я ещё не готов(а), надо подучиться”.
А ближе к 3 курсу появляется другая:
“если сейчас не начну — потом будет сложнее”

Причины на то супер ясные:
- вокруг всё больше ребят уже начинают работать,
- появляется ощущение, что ты отстаёшь,
- и это начинает подталкивать к действиям.

Не обязательно ждать полной уверенности. Стажировка — это как раз способ понять, где ты сейчас.

2️⃣ “Попробовать всё” звучит логично, но редко работает

Кажется, что правильный путь — попробовать разные направления.

Но на практике:
- каждый отбор занимает много времени,
- много тестовых,
- ожидание ответа может длиться неделями.
В итоге можно просто перегореть и не дойти до результата.

Советуют следующий подход:
выбрать 1–2 направления → попробовать → сделать выводы


3️⃣ Компания важна, но не сама по себе

Многие идут в компании, про которые все говорят, но есть нюансы.

Если внутри слабые задачи, нет развития и перспективы остаться, то бренд сам по себе не даёт ценности.

Поэтому важно смотреть на связку:
компания + опыт + возможность остаться


4️⃣ Где еще можно войти в компанию

Не всегда через отклики на вакансиях.

Что круто работает и тебя запоминают:
🔵Мероприятия от компаний
🔵Экскурсии в офис
🔵 Живое общение с HR или сотрудниками на ивентах

Стажировка — это возможность войти в индустрию и сразу закрепиться в компании.

И чем раньше начинаешь пробовать, тем больше у тебя вариантов.

Больше стажировок тут
🏃 Наш TG | VK | MAX
  • 🔥 7
  • ⚡ 5
  • ❤ 4
  • 👍 1
Post #808 617
Дайджест стажировок

Недавно спрашивали у вас, что важнее при выборе стажировки — бренд компании или опыт.
И большинство выбрали именно опыт: задачи, с которыми предстоит работать, и реальную прокачку.

Собрали для вас актуальные стажировки с фокусом как раз на то, где можно получить практический опыт и вырасти ⬇️

🚀 Young&&Yandex

Оплачиваемая стажировка для тех, кто хочет зайти в сильную команду и поработать над реальными продуктами.
Подходит не только разработчикам: есть направления в разработке, ML, аналитике, ИБ, тестировании, менеджменте, маркетинге, дизайне и инженерии.

*️⃣ Формат: зависит от команды
*️⃣ График: 20-40 ч/нед
*️⃣ Длительность: 3-6 месяцев
*️⃣ После стажировки: больше 50% стажёров получают оффер
*️⃣ Узнать подробнее и подать заявку

🚀 Альфа Будущее – стажировка в Альфа-Банке!

Хороший вариант для тех, кто хочет зайти в финтех и выбрать направление под себя.
На платформе Альфа Future собраны стажировки и карьерные возможности, а сами вакансии можно смотреть по фильтрам: направление, формат, занятость, город.
Подойдёт тем, кто хочет быстро найти релевантную роль и откликнуться без лишнего хаоса.

*️⃣ Формат: зависит от вакансии
*️⃣ Город: зависит от команды
*️⃣ Занятость: указана в карточке роли
*️⃣ Узнать подробнее и подать заявку

🚀 Т-Старт от Т-Банка

Одна из самых сильных стажировок для старта в финтехе / бигтехе.
Есть направления в аналитике, разработке и QA, менеджменте и праве, маркетинге и контенте, стратегии и финансах.
Можно совмещать с учёбой, а после стажировки реально остаться в команде.

*️⃣ Формат: удалённо или в офисе
*️⃣ График: 20-40 ч/нед
*️⃣ Длительность: 3-6 месяцев
*️⃣ После стажировки: можно попасть в штат
*️⃣ Узнать подробнее и подать заявку

Смотрите, откликайтесь и не бойтесь пробовать!

Больше стажировок тут
🏃 Наш TG | VK | MAX
  • ⚡ 6
  • 🤩 6
  • ❤ 5
Post #806 633
Ребята, привет!

Сейчас многие ищут стажировки, и почти всегда встаёт выбор:
идти в известную компанию ради строчки в резюме или туда, где дадут реальные задачи и опыт

Интересно, как вы для себя это решаете 👇
Проголосуйте, пожалуйста 🙌
Post #805 722
⚡️ Успей присоединиться к конкурсу «Экспедиция DS. Сканирование»!

Разработай ПО для поиска археологических объектов в рельефе и под поверхностью земли по данным дистанционного и глубинного зондирования.
Призовой фонд — 15 000 000 ₽.

🧠 Ждем команды 2-5 человек с уверенными навыками в машинном обучении/компьютерном зрении.

📌 Формат: онлайн на платформе Phystech.Genesis.
Участвовать могут как физические лица, так и компании.

⏳ Подай заявку до 31 марта по ссылке.
  • 🆒 4
  • ⚡ 3
  • 👍 2
  • 🤝 2
Post #804 667
Вызов для тех, кто любит думать⚡️

Делимся с вами задачей, которую дают на собеседовании разработчиков.
Тренировка ваших мозгов в пятничный вечер🤪

Условие:
У тебя есть генератор случайных чисел — выдаёт числа от 0 до 1 из равномерного распределения.

Задача:
Придумать алгоритм вычисления числа 𝜋 с помощью такого генератора.

Точность оценки должна стремиться к идеальной при количестве генераций, стремящейся к бесконечности.

Нельзя подставлять заранее известные формулы, где 𝜋 уже явно фигурирует, разумеется.
Математические операции типа возведения в степень сгенерированных чисел, их сложение и т.п. выполнять можно.


1️⃣ Делитесь с корешами!
2️⃣ Присылайте идеи и ответы в комментарии!
3️⃣ Давайте двигать силу мышления в массы!!

Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • 🔥 6
  • 🤯 5
  • 👀 5
  • ❤ 2
Post #803 1.19K
🚀 МТС Старт — стажировка в цифровой экосистеме МТС

Возможность получить первый опыт в крупной технологической компании и поработать над реальными продуктами.


Кому подойдет:
Студентам старших курсов и выпускникам, которые хотят начать карьеру и развиваться в IT, аналитике, продукте или бизнес-направлениях.

Основные направления:
➡️IT и разработка
➡️Аналитика данных
➡️Продукт и проекты
➡️Маркетинг
➡️Дизайн
➡️HR и бизнес-направления

📌 Формат: гибрид или удалённо (зависит от команды).
📆 График: 20–40 ч/нед, можно совмещать с учёбой.

Отбор: заявка ➡ тестовое / скрининг ➡ собеседование ➡ оффер.

➡️Узнать подробнее и подать заявку

Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • ❤ 4
  • 👍 3
  • 🔥 3
  • 👎 1
Post #802 717
ТОП-5 вопросов на собеседовании для младшего специалиста

Первая стажировка — ключевой этап для любого специалиста.
В ИТ-сфере на старте закладывается база: подход к разработке, уровень мышления и скорость дальнейшего роста.

При этом важно не только куда ты идёшь, но и в какую среду попадаешь.
Проблема в том, что «правильную» среду невозможно оценить по вакансии.
Её можно понять только на собеседовании — через конкретные вопросы и ответы на них.

Какие вопросы и ответы HR на собеседовании, сразу показывают, в какую среду ты идешь:

1️⃣ Как у вас принимаются технические решения?

✔️ «Для небольших задач решение принимает тимлид или старший разработчик. Если изменение влияет на несколько сервисов, собираемся командой, смотрим риски, иногда пишем короткий дизайн-док».

✖️«Да как-то по ходу решаем» или «Кто задачу делает, тот и решает»..

2️⃣ Как выглядит обратная связь по моей работе?

✔️«У каждого джуна есть наставник, все задачи проходят код-ревью, раз в неделю или две созваниваемся и разбираем, что получается, а что нет».

✖️«Ну, если будут ошибки, скажем» или «У нас всё видно по задачам».

3️⃣ Что конкретно я буду делать в первые 4–6 недель?

✔️«Сначала развернёшь проект локально, потом возьмёшь пару небольших багов или простых задач, дальше постепенно пойдёшь в фичи под ревью наставника».

✖️«Посмотрим по загрузке» или
«Задачи найдутся».

4️⃣ Когда в последний раз что-то шло не так — что вы делали?

✔️ «Недавно выкатили изменение и словили ошибку. Откатили, потом разобрали, почему тесты не поймали проблему, и добавили проверку в пайплайн».

✖️«Да у нас такого почти не бывает» или «Бывает, конечно, но это рабочие моменты».

5️⃣ Были ли случаи, когда джуны у вас вырастали до мидлов?

✔️«Да, например, человек пришёл стажёром, через год-полтора вырос до самостоятельного разработчика. Сначала делал мелкие задачи, потом взял свой сервисный блок».

✖️«Ну, обычно к нам уже приходят готовые» или «Таких кейсов не вспомню».

❗️Помни❗️
Можно попасть в модную компанию и не вырасти.
Можно попасть в простую и за год стать сильным специалистом!


Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • 👍 7
  • ❤ 6
  • 🔥 5
Post #800 709
👨‍🏫 История, строительство и просвещение: значение археологии и конкурса «Экспедиция. Data Science»

Пока участники подают заявки на КОЗ №2 «Сканирование», мы поговорим о том, в чём ценность конкурса для общества и учёных. Почему археологам так важно быстро и точно анализировать входные данные?

Общество хочет знать своё прошлое. Археология — историческая наука. По одним лишь фрагментам керамики можно выяснить, как в каждую эпоху общество торговало, совершало обряды и мигрировало из одних земель в другие. Изучая цветовую градацию в культурном слое и данные смежных дисциплин, учёные узнают, где люди жили, а где вели хозяйство.

Кроме научной, есть и охранно-спасательная археология. По закону, перед любым строительством нужно убедиться, что в зоне работ нет археологических памятников. Если этого не сделать вовремя, строители позже могут наткнуться на городище или курган. Работа надолго встанет, инвесторы потеряют многие миллионы рублей. Поэтому археологи идут перед экскаватором вместе с геодезистами, экологами и геологами.

Но раскопки — хоть и важная, но часто не основная часть дела. Чтобы получить детальную картину прошлого, археологам нужны ещё и результаты естественно-научных изысканий. Поэтому, прежде, чем воткнуть лопату, нужно изучить данные неинвазивных методов исследования. Именно здесь на сцену выходят искусственный интеллект и нейросети.

Памятники часто трудно увидеть глазами. Поэтому, чем больше данных на входе, тем легче определить, есть ли здесь что-то и что именно. Поэтому археологи включают в работу максимум источников. Вот некоторые из них:

🔍 Аэрофотосъёмка: сверху видно лучше. Как новая, так и прошлых лет. К примеру, на съёмке времён ВОВ видно много памятников, которые теперь скрыл лес или нарушило изменение ландшафта.

🔍 Спутниковые снимки разных эпох — как 80-х, так и 2000-х годов. Интернет-карты от Яндекс или Гугл. Кроме динамики во времени, они помогают обнаружить новые объекты.

🔍 Лазерное воздушное сканирование — один из главных методов, если территории покрыты деревьями и растениями и в целом труднодоступны. Сканеры на самолётах, вертолётах и дронах посылают световые лучи и на основе их отражений собирают трёхмерное облако точек. Затем в специальном ПО выделяют ландшафт без травы, деревьев и всего лишнего. В результате — детальные планы и 3D-модели поверхности с точными координатами каждой точки.

🔍 Методы геофизики, которые обычно применяют для поиска нефти и ископаемых. С помощью электро-, сейсмо-, магнитной и георадарной разведки учёные получают планы и вертикальные разрезы с аномалиями. Это объекты и предметы, по которым можно локализовать самые интересные участки работ.

Чтобы быстрее и легче обрабатывать весь этот массив данных, исключить человеческие ошибки и найти дополнительные незримые связи между объектами — и нужны технологии, которые команды создают в рамках «Экспедиция. Data Science».

Хотите стать частью научного развития и новых открытий — подайте заявку на участие в конкурсе!
  • 👍 8
  • 🔥 6
  • ❤ 5
Post #799 828
😱 Главный страх стажировки: отсутствие практического опыта

Знакомо? Вы отправляете резюме, проходите собеседование – и вдруг понимаете: «А что, если я не справлюсь? У меня же почти нет реальных кейсов!»

Давайте разберёмся, почему этот страх – нормален, и как с ним работать.

Почему мы его испытываем?

➡Эффект Даннинга‑Крюгера. Начинающие специалисты часто недооценивают свои сильные стороны и переоценивают требования работодателя.
➡Разрыв между теорией и практикой. В учёбе мы решаем шаблонные задачи, а на работе – реальные проблемы с кучей неизвестных.
➡Страх подвести команду. Кажется, что от вас ждут мгновенных результатов, а вы ещё учитесь.

Но вот хорошая новость: компании, которые берут стажёров, заранее знают, что опыта у вас мало. Они готовы учить – иначе зачем вообще открывать стажировку?

Что делать прямо сейчас?

1⃣ Пересмотрите резюме. Даже без официальной работы у вас есть опыт! Учебные проекты, хакатоны, пет‑проекты (например, сайт‑визитка или чат‑бот), волонтёрские задачи – всё это считается. Описывайте их через результат:
🟡«Разработал прототип веб‑приложения на Python – сократил время обработки данных на 20%».
🟡«Участвовал в хакатоне по UX/UI: создал интерфейс для сервиса доставки, получил фидбек от 3‑х менторов».

2⃣ Тренируйтесь на открытых данных. Найдите датасеты (Kaggle, Google Dataset Search), попробуйте решить задачу из реальной сферы. Добавьте результат в портфолио.

3⃣ Задавайте вопросы. На стажировке не нужно притворяться, что вы всё знаете. Грамотный вопрос показывает вовлечённость. Формулируйте так:
🟡«Я нашёл решение через метод X, но не уверен, что он оптимален. Можете подсказать, как лучше?»
🟡«Подскажите, какие ресурсы изучить, чтобы разобраться в этом быстрее?»

4⃣ Фиксируйте прогресс. Ведите дневник стажировки: что изучили, какие инструменты освоили, какие ошибки допустили и как их исправили. Через месяц вы удивитесь, сколько нового узнали.

5⃣ Найдите наставника. Если в компании нет формального ментора, попросите кого‑то из коллег иногда проверять ваши задачи. Часто достаточно 15 минут в неделю, чтобы получить ценные правки.

💡 Помните: стажировка – это не экзамен на профпригодность, а инвестиция в вас. Компании вкладывают время и ресурсы, потому что верят: из вас вырастет ценный специалист. Ваша задача – учиться, пробовать и не бояться ошибок.


Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • 💯 5
  • ❤ 4
  • 🔥 4
Post #798 821
🔬 Курган, городище, аномалия или ничего: как учить нейросети для конкурса «Экспедиция. Data Science»

Идёт приём заявок на КОЗ №2 «Сканирование». Задача участников: создать ИИ-решение, которое сможет находить археологические объекты в рельефе и под землёй по данным от разных сенсоров.

Чем больше у нейросети видов информации, тем больше шансов найти закономерности, незаметные для людей. Поэтому организаторы подготовили массив из лидарных данных, аэрофотосъёмки, магнитометрии и не только. Для анализа такой ценного, но разрозненного объёма, нужен целый комплекс технологий.

Какие инструменты в руках участников, а также какие подходы в приоритете для лучшего результата — рассказывают наши коллеги — эксперты по работе с данными (Data Science).

🔍 Сегментационные модели U-Net/DeepLab
Специализированные узкие архитектуры, могут точно определить форму фундамента или рва. Однако ошибутся, если объект не похож на выборку, поэтому для обучения нужно много данных. Идеальны для магнитометрии и лидарных точек.

🔍 Модель обнаружения объектов YOLO
Быстро ищет тысячи объектов, но задаёт грубые границы и захватывает много фона. Найдёт все потенциальные курганы на спутниковом снимке города, чтобы ничего не упустить. Лучший выбор для скоростного «поиска кандидатов».

🔍 Универсальная модель сегментации (SAM)
Обучена на миллиардах изображений всего на свете и может идентифицировать почти любой объект. При этом училась на массе «лишних» данных и требует больших мощностей. Идеально уточняет границ найденных объектов.

🔍 Мультимодальные модели (VLM)
Например, GPT-4o или Gemini. Понимают и картинки, и текст. По текстовому запросу найдут курганы и объяснят свои решения, но склонны выдумывать объекты и плохо работают с гео-форматом TIFF. Пока не пригодны для потоковой обработки.

А как объединить данные для верных итоговых решений? Вот главные подходы.

1️⃣ Раннее слияние
Взять аэрофото, точки лидара и магнитометрию — и выровнять, чтобы 1 пиксель на всех картах был «равен» одной и той же точке на земле. Модель сразу увидит корреляции: горячо и высоко — значит курган. Требует идеального выравнивания и подходит для данных, которые можно привести к одной сетке.

2️⃣ Глубокое слияние
Несколько нейросетей работают каждая над своим типом данных. Например, одна извлекает признаки текстуры из аэрофото, другая добывает геометрию из облаков точек лидара. В середине сети векторы признаков смешиваются, а модель выдаёт надёжный результат. Лучшее из обоих миров, но сложно обучать.

3️⃣ Позднее слияние
Несколько независимых моделей изучают разные типы данных и оценивают вероятность объекта. Решение принимают по средней арифметической. Подход игнорирует сложные связи, но уместен, когда данные приходят из разных источников в разное время.

Мы видим лучший исход в первых двух подходах. А что выберут команды конкурса — покажет время.

☄️ Подайте заявку на участие на платформе конкурса!
  • 👍 8
  • ❤ 4
  • 🔥 4
Post #797 939
🚀 ML против рынка. Готов проверить свою модель в бою?

На ArenaGo стартовал виртуальный турнир по трейдингу с денежными призами – отличная возможность устроить тест своей стратегии

Если ты давно хотел:

🔘прогнать свою ML-модель в живых рыночных условиях

🔘проверить, работает ли твой feature engineering вне бэктеста

🔘сравнить «человека vs алгоритм»

🔘или просто обогнать толпу руками

– вот он, полигон.

🔥 Участвуй в ArenaGo Open Cup и показывай, кто тут главный

Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • 👍 3
  • ❤ 2
Post #795 869
Что нормально НЕ знать на первой стажировке

Каждый первый стажёр уверен, что «все вокруг уже всё умеют». Спойлер: нет. И вы не обязаны.
Вот что абсолютно нормально не знать на первой стажировке 👇

📌 Внутренние процессы компании
- Что за что отвечает
- Кто принимает решения
- Где что лежит
Это не очевидно. Контекст появляется постепенно, когда ты в проекте не неделю, а пару циклов задач.

📌 Негласные правила команды
Когда и как писать в чат, кто и что любит в ревью, как структурировать ответ – этому не учат на курсах. Это ты наблюдаешь и тестируешь вживую.

📌 Оценивать сроки задач
Оценка опыта приходит через практику и ошибку. Переоценил – нормально. Недооценил – тоже нормально.
Главное – анализировать после.

📌 Бизнес-контекст
Зачем продукт, почему именно так, зачем ограничения – ты узнаешь это, когда будешь погружён глубже. На старте фокус на твоей зоне ответственности.

🚫 Что НЕ нормально
- Молчать, когда не понимаешь
- Бояться задавать вопросы
- Игнорировать ошибки
- Прятать прогресс/трудности
Стажировка – не экзамен, а обучающий процесс.

🧠 Что от тебя реально ждут
- обучаемость
- ответственность за свою часть
- честная коммуникация
- динамика роста
Никто не ждет уровня мидла на первой стажировке.

💡 Если ты не всё знаешь — это норм. Ненормально — не учиться, не спрашивать и не расти.


Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • ❤ 6
  • 👍 5
  • 🔥 4
  • 🤩 1
Post #792 1.12K
🚀 Режим сканирования активирован — мы продолжаем экспедицию!

Задача масштабируется: предстоит разработать ПО для поиска археологических объектов в рельефе и под поверхностью земли по данным дистанционного и глубинного зондирования.

Что тебя ждет?
• Новый технический вызов в области ML/CV.
• Продолжение реального кейса для археологов.
🔥 Шанс побороться за призовой фонд — 15 000 000 ₽.

Приглашаем команды 2–5 человек уровня Middle+ в ML/CV.

📌 Формат: онлайн на DS-платформе Phystech.Genesis.
Участвовать могут как физические лица, так и компании.


⌛ Подай заявку до 31 марта по ссылке.
  • 👍 5
  • 🔥 4
  • ❤ 3
Post #791 1.53K
🚀 MidSprint от VK – стажировка с треком «стажёр ➡ джун ➡мидл»
Программа со структурой роста и реальными задачами.

Кому подойдет:
Студентам 3-4 курса и недавним выпускникам с базовыми навыками по выбранному направлению.

Основные направления:
➡️Аналитика данных.
➡️Информационная безопасность.
➡️Машинное обучение / ML.

📌Формат: гибрид или удалёнка в зависимости от проекта.
📆 График: 20-40 ч/нед.

Отбор: заявка➡тестирование➡собеседование ➡ оффер.

➡️Узнать подробнее и подать заявку

Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • 👍 3
  • 🔥 2
  • 👎 1
Post #790 905
Новый поток курсов и олимпиада DLS при ФПМИ МФТИ!

✨ Открыта регистрация на новый поток курсов от DLS

Старт занятий: 28 февраля.

В этом семестре:

➡️classic ML + CV.
➡️NLP.
➡️Speech.
➡️Новый курс по фундаментальным моделям.

Подробности и регистрация.

✨ Началась регистрация на традиционную олимпиаду DLS

➡️Формат: онлайн.
➡️2 трека: для школьников и для всех желающих.
➡️Отборочный тур: 21–22 февраля.
➡️Финальный тур: 28 февраля.

Подробности и регистрация.

Phystech.Genesis – про хакатоны, стажировки и комьюнити разработчиков
  • 👍 3
  • ❤ 2
  • 🔥 1
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →