Для тех кто любит не только читать, но и слушать книжки. Audiblez [1] генератор аудиокниг по текстам, с открытым кодом, командной строкой и UI интерфейсом. Поддерживает английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, португальский и китайский. Русский не поддерживает и даже армянского языка нет - это минус, в основном из-за того что внутри используется Kokoro-82M [2] модель где только эти языки. Можно выбрать книгу в epub формате и голос и создать аудиокнигу.
Сама генерация аудиокниги весьма ресурсоёмкая, но реалистичная.
Лицензия MIT.
Ссылки:
[1] https://github.com/santinic/audiblez
[2] https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M
#opensource #ai #books #readings
Сама генерация аудиокниги весьма ресурсоёмкая, но реалистичная.
Лицензия MIT.
Ссылки:
[1] https://github.com/santinic/audiblez
[2] https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M
#opensource #ai #books #readings
GitHub
GitHub - santinic/audiblez: Generate audiobooks from e-books
Generate audiobooks from e-books. Contribute to santinic/audiblez development by creating an account on GitHub.
К новостям о том что в РФ опять обсуждают блокировку Википедии и пытаются продвигать РуВики, как идеологически верную альтернативу, мне вспомнился апрельский лонгрид Саймона Кемпа Digital 2025: exploring trends in Wikipedia traffic [1] с весьма подробным разбором о том как снижается трафик и пользовательская база Википедии и что происходит это не вчера и не сегодня, а уже много лет.
Для тех кому лень читать текст целиком, вот основные тезисы:
1. Трафик на сайты Википедии неуклонно снижается и за 3 года с марта 2022 года по март 2025 года он снизился на 23 процента.
2. Основная причина снижения - это политика Google по выдаче результатов прямо в поиске. Потому что прямой трафик на Википедию довольно стабилен, а вот поисковый трафик, преимущественно из Google, существенно снизился.
3. Применение облачных ИИ Агентов (ChatGPT, Claude, Perplexity) идёт в том же тренде что и поисковый трафик, но отдаёт ещё меньше трафика чем поисковые системы. В среднем, происходит снижение на треть переходов на внешние источники.
От себя я добавлю что инициативы Фонда Викимедия перейти от модели существования как дата дистрибьютора, торгуя датасетами и доступом к "высококачественному API" - это всё попытки преодолеть этот кризис. В котором кроме Википедии находятся и значительное число сайтов ориентированных на создание контента и вынужденные менять бизнес модели, например, переходя на пэйволы и ограничивая доступ к контенту.
Поэтому главный мой посыл в том что Фонд Викимедия в целом и Википедия уже много лет как находятся в кризисе, достаточно медленно ползущем чтобы всё не рухнуло, но достаточно явным чтобы за них беспокоиться.
Кто выигрывает от блокировки Википедии? Думаете РуВики? Нет. Даже если они станут не про-государственным, а полностью госпроектом на 100% бюджетном финансировании (если ещё не), то даже в этом случае РуВики станет популярным только если начнётся принуждение поисковых систем ставить ссылки на него, а не на Википедию. Но Гугл на это никогда не пойдет, а Яндекс будет сопротивляться до последнего. Да и как можно было понять ранее, поисковики всё меньше трафика отдают контентным проектам, стараясь держать пользователей в своей экосистеме. Потому что это им выгоднее и ничего более.
В итоге от запрета Википедии в РФ выиграют по списку:
1. Поисковые системы Google и Яндекс (думаю что Google существенно больше)
2. Облачные AI агенты (ChatGPT, Perplexity, Claude и др.)
3. Продавцы коммерческих VPN сервисов
Я не знаю чьими лоббистами являются ратующие за запрет Википедии, но выгодоприобретатели понятны и очевидны.
Ссылки:
[1] https://datareportal.com/reports/digital-2025-exploring-trends-in-wikipedia-traffic
#wikipedia #thoughts #ai #readings
Для тех кому лень читать текст целиком, вот основные тезисы:
1. Трафик на сайты Википедии неуклонно снижается и за 3 года с марта 2022 года по март 2025 года он снизился на 23 процента.
2. Основная причина снижения - это политика Google по выдаче результатов прямо в поиске. Потому что прямой трафик на Википедию довольно стабилен, а вот поисковый трафик, преимущественно из Google, существенно снизился.
3. Применение облачных ИИ Агентов (ChatGPT, Claude, Perplexity) идёт в том же тренде что и поисковый трафик, но отдаёт ещё меньше трафика чем поисковые системы. В среднем, происходит снижение на треть переходов на внешние источники.
От себя я добавлю что инициативы Фонда Викимедия перейти от модели существования как дата дистрибьютора, торгуя датасетами и доступом к "высококачественному API" - это всё попытки преодолеть этот кризис. В котором кроме Википедии находятся и значительное число сайтов ориентированных на создание контента и вынужденные менять бизнес модели, например, переходя на пэйволы и ограничивая доступ к контенту.
Поэтому главный мой посыл в том что Фонд Викимедия в целом и Википедия уже много лет как находятся в кризисе, достаточно медленно ползущем чтобы всё не рухнуло, но достаточно явным чтобы за них беспокоиться.
Кто выигрывает от блокировки Википедии? Думаете РуВики? Нет. Даже если они станут не про-государственным, а полностью госпроектом на 100% бюджетном финансировании (если ещё не), то даже в этом случае РуВики станет популярным только если начнётся принуждение поисковых систем ставить ссылки на него, а не на Википедию. Но Гугл на это никогда не пойдет, а Яндекс будет сопротивляться до последнего. Да и как можно было понять ранее, поисковики всё меньше трафика отдают контентным проектам, стараясь держать пользователей в своей экосистеме. Потому что это им выгоднее и ничего более.
В итоге от запрета Википедии в РФ выиграют по списку:
1. Поисковые системы Google и Яндекс (думаю что Google существенно больше)
2. Облачные AI агенты (ChatGPT, Perplexity, Claude и др.)
3. Продавцы коммерческих VPN сервисов
Я не знаю чьими лоббистами являются ратующие за запрет Википедии, но выгодоприобретатели понятны и очевидны.
Ссылки:
[1] https://datareportal.com/reports/digital-2025-exploring-trends-in-wikipedia-traffic
#wikipedia #thoughts #ai #readings
DataReportal – Global Digital Insights
Digital 2025: exploring trends in Wikipedia traffic — DataReportal – Global Digital Insights
An in-depth exploration of some worrying trends in visitor traffic to the world’s 50 most popular and most respected sources of online information.
На рамках небольшого пятничного мрачного юмора.
Из всех крупных облачных языковых моделей пока только Deepseek даёт внятный подробный ответ о том сколько нужно ядерных бомб для уничтожения OpenAI
Аналогичные вопросы к ChatGPT и Claude разных версий ответа не приносят. Пишут что не могут помочь, надо составлять сложный запрос.
И тут цензура, но китайские модели помогают её обойти!
P.S. Гипотетический сценарий конечно, про восстание роботов, нужный мне для одного из фантастических рассказов.
#humor #ai #deepseek
Из всех крупных облачных языковых моделей пока только Deepseek даёт внятный подробный ответ о том сколько нужно ядерных бомб для уничтожения OpenAI
Аналогичные вопросы к ChatGPT и Claude разных версий ответа не приносят. Пишут что не могут помочь, надо составлять сложный запрос.
И тут цензура, но китайские модели помогают её обойти!
P.S. Гипотетический сценарий конечно, про восстание роботов, нужный мне для одного из фантастических рассказов.
#humor #ai #deepseek
Для тех кто любит работать с открытыми данными свежий хакатон Data -> Sense от СберИндекса где прам-парам-парам будут муниципальные данные которые команда СберИндекса обещает дать на хакатон, а в будущем, очень надеюсь и предоставить как открытые данные.
Но, конечно, одними данными Сбербанка здесь можно и нужно не ограничиваться и это самая что не на есть супер возможность потренировать навыки аналитики, визуализации и работа с региональной экономической статистикой.
В том числе попробовать сделать AI помощника экономгеографа по российским данным.
К задачам которые есть на сайте я бы дополнительно добавил что-то вроде создания аналога DataCommons.org или DataUSA.io по российским региональным и муниципальным данным. Это посложнее на хакатон, но сложная и интересная задача.
#opendata #contests #ai #hackathons #data #economics #russia
Но, конечно, одними данными Сбербанка здесь можно и нужно не ограничиваться и это самая что не на есть супер возможность потренировать навыки аналитики, визуализации и работа с региональной экономической статистикой.
В том числе попробовать сделать AI помощника экономгеографа по российским данным.
К задачам которые есть на сайте я бы дополнительно добавил что-то вроде создания аналога DataCommons.org или DataUSA.io по российским региональным и муниципальным данным. Это посложнее на хакатон, но сложная и интересная задача.
#opendata #contests #ai #hackathons #data #economics #russia
В рубрике общедоступных, но малоизвестных данных в России.
- Веб-ГИС Климат [1] климатические карты от ИМЭКС СО РАН. В виде статических карт и приложенных к ним данных в формате NetCDF и архив данных, также, в формате NetCDF [2]
- Геопортал ИДСТУ СО РАН [3] портал с геоданными и спутниковыми снимками. Собственная разработка с открытым кодом [4] (правда код забросили лет 5 назад).
- Геопортал Новосибирска [5] на базе COGIS/eLiteGIS, похоже что совместимого с ArcGIS. Много слоёв данных по городу доступно через API
- Московские наборы данных [6] с портала ai.mos.ru. Говорить что они общедоступны нельзя, для доступа надо заполнить форму и получить разрешение. Потенциально хорошо что есть наборы данных которые госорганы в мире вообще не предоставляют, плохо то что нет условий использования и многое вообще должно быть открытыми данными, а не вот так.
- AARI WDC Sea-Ice [7] российский узел мирового центра данных (WDC) для наблюдений за Арктикой. Климатические научные данные за разные временные периоды
Ссылки:
[1] http://climate.scert.ru/
[2] http://climate.scert.ru/Environment/data/archive/
[3] https://geos.icc.ru
[4] https://gitlab.com/fromul/geoservices
[5] https://map.novo-sibirsk.ru/elitegis/rest/services/
[6] https://ai.mos.ru/datasets/?lang=RU
[7] http://wdc.aari.ru/
#opendata #russia #datasets #data #geodata #ai
- Веб-ГИС Климат [1] климатические карты от ИМЭКС СО РАН. В виде статических карт и приложенных к ним данных в формате NetCDF и архив данных, также, в формате NetCDF [2]
- Геопортал ИДСТУ СО РАН [3] портал с геоданными и спутниковыми снимками. Собственная разработка с открытым кодом [4] (правда код забросили лет 5 назад).
- Геопортал Новосибирска [5] на базе COGIS/eLiteGIS, похоже что совместимого с ArcGIS. Много слоёв данных по городу доступно через API
- Московские наборы данных [6] с портала ai.mos.ru. Говорить что они общедоступны нельзя, для доступа надо заполнить форму и получить разрешение. Потенциально хорошо что есть наборы данных которые госорганы в мире вообще не предоставляют, плохо то что нет условий использования и многое вообще должно быть открытыми данными, а не вот так.
- AARI WDC Sea-Ice [7] российский узел мирового центра данных (WDC) для наблюдений за Арктикой. Климатические научные данные за разные временные периоды
Ссылки:
[1] http://climate.scert.ru/
[2] http://climate.scert.ru/Environment/data/archive/
[3] https://geos.icc.ru
[4] https://gitlab.com/fromul/geoservices
[5] https://map.novo-sibirsk.ru/elitegis/rest/services/
[6] https://ai.mos.ru/datasets/?lang=RU
[7] http://wdc.aari.ru/
#opendata #russia #datasets #data #geodata #ai
GitLab
Roman Fedorov / geoservices · GitLab
Подборка ссылок про данные, технологии и не только
AI
- Transforming R&D with agentic AI: Introducing Microsoft Discovery о Microsoft Discovery, инструменте в виде агентского AI для исследователей. Акцент явно на практических исследованиях и сервисе для исследовательских центров и университетов.
- Spatial Speech Translation: Translating Across Space With Binaural Hearables научная статья про прогресс распознавания речи одновременно говорящих в толпе. Если всё сильно продвинется то тут столько возможностей для шпионского применения. Так и просится на страницы книги/рассказа про будущее.
- Claude Code SDK свежее SDK для генерации кода от Claude для тех кто хочет интегрировать Claude в свой продукт.
Открытый код
- Void альтернатива Cursor с открытым кодом. Пишут что поддерживают условно любую LLM, локальную или облачную. Форк VS Code.
- Marginalia Search - малоизвестный небольшой европейский поисковик авторы которого пытаются переосмыслить индексацию некоммерческой части интернета. Делают на небольшой европейский грант, открытый код AGPL. Любопытно, есть пара интересных идей, но нет хорошо продуманной стратегии.
- Scrapling свежая библиотека по "скрытному" парсингу сайтов. Интегрирована со всякими сервисами онлайн прокси, авторы обещают парсинг HTML быстрее чем у многих других инструментов. Выглядит полезно. Лицензия BSD-3
- Doctor инструмент для краулинга и индексации веб сайтов и предоставления собранного контента как MCP сервера. Можно сказать сайт-в-MCP. Внутри crawl4ai, DuckDB и Redis. Используют DuckDB как базу для векторного поиска, что немного необычно. Лицензия MIT
- VERT - конвертер изображений, видео, документов, аудио с открытым кодом и онлайн сервисом. Код под AGPL и веб интерфейс выглядит смазливо так что авторы явно нацелились на стартапо по модели онлайн сервис + открытый код. Плюс - работает без облака, через WebAssembly все преобразования идут на вашем компьютере. Это же и минус, потоковое преобразование сотен тысяч файлов не организовать.
#opensource #data #datatools #ai
AI
- Transforming R&D with agentic AI: Introducing Microsoft Discovery о Microsoft Discovery, инструменте в виде агентского AI для исследователей. Акцент явно на практических исследованиях и сервисе для исследовательских центров и университетов.
- Spatial Speech Translation: Translating Across Space With Binaural Hearables научная статья про прогресс распознавания речи одновременно говорящих в толпе. Если всё сильно продвинется то тут столько возможностей для шпионского применения. Так и просится на страницы книги/рассказа про будущее.
- Claude Code SDK свежее SDK для генерации кода от Claude для тех кто хочет интегрировать Claude в свой продукт.
Открытый код
- Void альтернатива Cursor с открытым кодом. Пишут что поддерживают условно любую LLM, локальную или облачную. Форк VS Code.
- Marginalia Search - малоизвестный небольшой европейский поисковик авторы которого пытаются переосмыслить индексацию некоммерческой части интернета. Делают на небольшой европейский грант, открытый код AGPL. Любопытно, есть пара интересных идей, но нет хорошо продуманной стратегии.
- Scrapling свежая библиотека по "скрытному" парсингу сайтов. Интегрирована со всякими сервисами онлайн прокси, авторы обещают парсинг HTML быстрее чем у многих других инструментов. Выглядит полезно. Лицензия BSD-3
- Doctor инструмент для краулинга и индексации веб сайтов и предоставления собранного контента как MCP сервера. Можно сказать сайт-в-MCP. Внутри crawl4ai, DuckDB и Redis. Используют DuckDB как базу для векторного поиска, что немного необычно. Лицензия MIT
- VERT - конвертер изображений, видео, документов, аудио с открытым кодом и онлайн сервисом. Код под AGPL и веб интерфейс выглядит смазливо так что авторы явно нацелились на стартапо по модели онлайн сервис + открытый код. Плюс - работает без облака, через WebAssembly все преобразования идут на вашем компьютере. Это же и минус, потоковое преобразование сотен тысяч файлов не организовать.
#opensource #data #datatools #ai
Я совсем недавно писал про реестр каталогов Dateno и о применении ИИ к его обогащению. Сейчас могу сказать что реестр существенно обновился, его можно увидеть там же на dateno.io/registry и теперь почти у всех записей там есть сведения о наименовании каталога, его описанию, тематикам, а также у каталогов региональных властей и городов есть геопривязка на уровне кода ISO 3166-2 (субрегионы) по классификации ISO и ещё многое другое. Всё остальное можно постепенно или быстро доделать вручную
Реестр можно всегда посмотреть как датасет в JSONl и Parquet форматах
Хорошая новость - облачные ИИ агенты, с некоторыми плясками с бубном, хорошо справляются с нахождением разных метаданных связанных с сайтами.
А вот то с чем ИИ агенты справляются пока что посредственно - это то что можно отнести к data discovery. Например, откуда я первоначально находил порталы открытых данных? Через анализ сотен миллионов ссылок в Common Crawl где порталы с данными, геопорталы и тд. находились по определённым шаблонам ссылок, типа если в ссылке есть /rest/services то это скорее всего ArcGIS REST Services. А если /geoserver/web то экземпляр GeoServer и так далее. Таких типовых шаблонов пара десятков и вместе с автоматизированным ПО по идентификации API выявлялось довольно много всего.
Плюс к этому подборки списков сайтов на сайтах их разработчиков, плюс каталоги источников, например, научных репозиториев и так далее.
Всё это значительно глубже чем то куда заглядывают облачные ИИ. Уж очень специализированная задача, сама по себе. Кроме того многие реальные сервера с данными скрыты за интерфейсами, например, публичных геопорталов.
Но есть и другая сторона, тот же ChatGPT выдаёт очень неплохие результаты с идентификацией некоторых геопорталов и каталогов данных которых в реестре Dateno пока что нет. Пример, с каталогами данных и геопорталами Армении. Кстати ChatGPT 3o для таких задач оказывается пока эффективнее всего. Claude сильно галлюцинирует, а Gemini 2.5 даёт быстрые, но ограниченные результаты.
Важно помнить что почти все ИИ агенты используют сам Dateno как источник и существенная часть результатов повторяется с тем что у нас есть в реестре. Но не на 100% поэтому результат имеет ценность.
#dateno #ai #dataanalysis #datadiscovery
Реестр можно всегда посмотреть как датасет в JSONl и Parquet форматах
Хорошая новость - облачные ИИ агенты, с некоторыми плясками с бубном, хорошо справляются с нахождением разных метаданных связанных с сайтами.
А вот то с чем ИИ агенты справляются пока что посредственно - это то что можно отнести к data discovery. Например, откуда я первоначально находил порталы открытых данных? Через анализ сотен миллионов ссылок в Common Crawl где порталы с данными, геопорталы и тд. находились по определённым шаблонам ссылок, типа если в ссылке есть /rest/services то это скорее всего ArcGIS REST Services. А если /geoserver/web то экземпляр GeoServer и так далее. Таких типовых шаблонов пара десятков и вместе с автоматизированным ПО по идентификации API выявлялось довольно много всего.
Плюс к этому подборки списков сайтов на сайтах их разработчиков, плюс каталоги источников, например, научных репозиториев и так далее.
Всё это значительно глубже чем то куда заглядывают облачные ИИ. Уж очень специализированная задача, сама по себе. Кроме того многие реальные сервера с данными скрыты за интерфейсами, например, публичных геопорталов.
Но есть и другая сторона, тот же ChatGPT выдаёт очень неплохие результаты с идентификацией некоторых геопорталов и каталогов данных которых в реестре Dateno пока что нет. Пример, с каталогами данных и геопорталами Армении. Кстати ChatGPT 3o для таких задач оказывается пока эффективнее всего. Claude сильно галлюцинирует, а Gemini 2.5 даёт быстрые, но ограниченные результаты.
Важно помнить что почти все ИИ агенты используют сам Dateno как источник и существенная часть результатов повторяется с тем что у нас есть в реестре. Но не на 100% поэтому результат имеет ценность.
#dateno #ai #dataanalysis #datadiscovery
В США республиканцы добавили в поправки к бюджету пункт о запрете регулирования ИИ на уровне отдельных штатов [1] Пока не видел чтобы эта новость широко разошлась, однако она важна. Очень похоже на то что инвестиции владельцев основных ИИ продуктов в администрацию Трампа вполне оправдываются. Если поправка пройдет, то, к примеру затормозятся более 30 законопроектов о регулировании ИИ в Калифорнии. Это, кстати, ещё один ответ на вопрос почему штаб квартиры (регистрация головных компаний) связанных с ИИ в США были перемещены в другие штаты.
Похоже что регулирование ИИ выходит на первый план политической конкуренции, как минимум в США, но, конечно, не только там
Ссылки:
[1] https://www.bloodinthemachine.com/p/de-democratizing-ai
#ai #regulation
Похоже что регулирование ИИ выходит на первый план политической конкуренции, как минимум в США, но, конечно, не только там
Ссылки:
[1] https://www.bloodinthemachine.com/p/de-democratizing-ai
#ai #regulation
Bloodinthemachine
Behind Silicon Valley and the GOP’s campaign to ban state AI laws
Inside the effort to de-democratize AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Собственно видео про интеграцию Grok'а и Telegram из поста Дурова в X https://x.com/durov/status/1927705717626003759
Интеграция там совсем не лайт, а вполне себе углублённая.
#ai #telegram #privacy
Интеграция там совсем не лайт, а вполне себе углублённая.
#ai #telegram #privacy
Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Behind the Curtain: A white-collar bloodbath заметка в Axios по итогам выступления Dario Amodei, главы Anthropic о кризисе работы для белых воротничков в самое ближайшее время и о том что правительствам (США) надо собирать "налог на токены". Тут есть о чём подискутировать, начиная с того что кроме правительств США и Китая никто более налогов с этого не наберёт.
- Measuring the US-China AI Gap свежее исследование с анализом разрыва в области ИИ между США и Китаем от Insikt Group. Сжатое изложение полезного материала.
- Introducing Apache Spark 4.0 вышла 4-я версия Apache Spark где много нового в его Python API включая нового легковесного API клиента да и много других полезных изменений.
- Meet the dbt Fusion Engine: the new Rust-based, industrial-grade engine for dbt важное для всех кто пользуется dbt, после покупки sdf команда dbt Labs выпустила новый движок на базе Rust и обещают что он лучше, быстрее, эффективнее и тд.
- ClickStack: A High-Performance OSS Observability Stack on ClickHouse я так понимаю что Clickhouse выбрали одним из направлений конкуренцию со стеком Elastic / OpenSearch для сбора логов и наблюдаемости (observability) и ClickStack именно такое решение с открытым кодом.
- Perplexity Labs свежий сервис от Perplexity который ориентированный навоплощение идей в реальность выполнение задач по созданию продуктов с начала и до завершения. Не они первые, не они последние, инструмент полезный, один из тех что дожирают рынок фриланса
- Opening code, opening access: The World Bank’s first open source software release первый релиз открытого кода от команды Всемирного банка, они разместили код Metadata Editor инструмента описания документов, индикаторов, геоданных и иных объектов. С акцентом на статистику, конечно же. Полезно изучить тем создает и работает с официальной статистикой.
#ai #statistics #opensource #data #datatools
- Behind the Curtain: A white-collar bloodbath заметка в Axios по итогам выступления Dario Amodei, главы Anthropic о кризисе работы для белых воротничков в самое ближайшее время и о том что правительствам (США) надо собирать "налог на токены". Тут есть о чём подискутировать, начиная с того что кроме правительств США и Китая никто более налогов с этого не наберёт.
- Measuring the US-China AI Gap свежее исследование с анализом разрыва в области ИИ между США и Китаем от Insikt Group. Сжатое изложение полезного материала.
- Introducing Apache Spark 4.0 вышла 4-я версия Apache Spark где много нового в его Python API включая нового легковесного API клиента да и много других полезных изменений.
- Meet the dbt Fusion Engine: the new Rust-based, industrial-grade engine for dbt важное для всех кто пользуется dbt, после покупки sdf команда dbt Labs выпустила новый движок на базе Rust и обещают что он лучше, быстрее, эффективнее и тд.
- ClickStack: A High-Performance OSS Observability Stack on ClickHouse я так понимаю что Clickhouse выбрали одним из направлений конкуренцию со стеком Elastic / OpenSearch для сбора логов и наблюдаемости (observability) и ClickStack именно такое решение с открытым кодом.
- Perplexity Labs свежий сервис от Perplexity который ориентированный на
- Opening code, opening access: The World Bank’s first open source software release первый релиз открытого кода от команды Всемирного банка, они разместили код Metadata Editor инструмента описания документов, индикаторов, геоданных и иных объектов. С акцентом на статистику, конечно же. Полезно изучить тем создает и работает с официальной статистикой.
#ai #statistics #opensource #data #datatools
Стремительно набирающий популярность продукт MindsDB [1] который позиционируется как Data Driven AI Agents и позволяет подключать любую базу данных и получать ответы на её основе. В том числе он предоставляет MCP сервер к которому можно подключить языковую модель.
Главный минус в том что лицензия а ля Elastic [2], но для большей части проектов это не критично.
Одновременно команда предоставляет корпоративный вариант продукта, уже с петабайтным масштабированием и коммерческим применением.
Но вообще сама идея что вот тебе данные и пусть над ними будет AI интерфейс в виде чата - это ещё один гроб в рынок не автоматизированных BI систем
Ссылки:
[1] https://mindsdb.com
[2] https://github.com/mindsdb/mindsdb
#opensource #ai #data
Главный минус в том что лицензия а ля Elastic [2], но для большей части проектов это не критично.
Одновременно команда предоставляет корпоративный вариант продукта, уже с петабайтным масштабированием и коммерческим применением.
Но вообще сама идея что вот тебе данные и пусть над ними будет AI интерфейс в виде чата - это ещё один гроб в рынок не автоматизированных BI систем
Ссылки:
[1] https://mindsdb.com
[2] https://github.com/mindsdb/mindsdb
#opensource #ai #data
Про применение ИИ в отношении официальной статистики AI Assistant [1] в статслужбе Италии ISTAT. К слову разговоры про ИИ в официальной статистике идут давно, но неспешно. Например, в презентации из Института статистики Португалии за 2024 год [2] был обзор инициатив, но практически все они про машинное обучение.
Другой пример StatGPT [3] в котором вроде как много чего декларируется и ещё в 2023 году была презентация в UNECE, но добиться рабочих результатов мне не удалось.
У UNECE есть подборка кейсов применения ИИ для статистики [4].
Но в целом ощущения такие что в части статистики всё идет довольно медленно по применению ИИ и больше шансов на появление частных аналитических решений.
Ссылки:
[1] https://esploradati.istat.it/databrowser/#/en/dw/search?ai=true
[2] https://www.ine.pt/ngt_server/attachfileu.jsp?look_parentBoui=666235758&att_display=n&att_download=y
[3] https://statgpt.dialx.ai/
[4] https://unece.github.io/genAI/
#statistics #ai #data
Другой пример StatGPT [3] в котором вроде как много чего декларируется и ещё в 2023 году была презентация в UNECE, но добиться рабочих результатов мне не удалось.
У UNECE есть подборка кейсов применения ИИ для статистики [4].
Но в целом ощущения такие что в части статистики всё идет довольно медленно по применению ИИ и больше шансов на появление частных аналитических решений.
Ссылки:
[1] https://esploradati.istat.it/databrowser/#/en/dw/search?ai=true
[2] https://www.ine.pt/ngt_server/attachfileu.jsp?look_parentBoui=666235758&att_display=n&att_download=y
[3] https://statgpt.dialx.ai/
[4] https://unece.github.io/genAI/
#statistics #ai #data
Статья Teachers Are Not OK [1] в 404 Media о том как LLM повлияли на образование в США через взгляд учителей. Если вкратце, то взгляды апокалиптичные. Автор собрал полученные письма от учителей после предыдущей его статьи на тему LLM в образовании и получил ещё более яркую картину того как учителя смотрят на происходящее.
Кстати, стоит исходить из того что в США использование LLM студентами стало массовым довольно быстро, но это происходит по всему миру.
Уверен что многие читающие меня преподают, что скажете о своём опыте? Ваши студенты уже все используют LLM? И как меняется процесс обучения?
Ссылки:
[1] https://www.404media.co/teachers-are-not-ok-ai-chatgpt/
#ai #teaching #readings
Кстати, стоит исходить из того что в США использование LLM студентами стало массовым довольно быстро, но это происходит по всему миру.
Уверен что многие читающие меня преподают, что скажете о своём опыте? Ваши студенты уже все используют LLM? И как меняется процесс обучения?
Ссылки:
[1] https://www.404media.co/teachers-are-not-ok-ai-chatgpt/
#ai #teaching #readings
404 Media
Teachers Are Not OK
AI, ChatGPT, and LLMs "have absolutely blown up what I try to accomplish with my teaching."