TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #503 · 14.08

14 августа 2013 года, ровно 9 лет назад, я впервые установил Telegram. Вот такой скриншот был в промо-материалах: акцент на технологии, а про рюшечки для блондинок упомянуто вскользь с шуткой. Позавчера Telegram выкатил анимированные эмодзи и кастомные реакции. Перед этим Павел Дуров написал пост о том, что Apple очередной раз задерживает обновление, в котором будет революционный способ самовыражения. Обновление вышло, а революции что-то не видно: анимированные колобки были ещё в Qip десять лет назад, кастомные реакции есть в Slack и Discord. Ну да ладно. Меня больше удивляет фиксация команды Telegram на рюшечках: огромные силы тратятся на все эти стикеры, анимации, реакции, эмодзи. И среди последнего десятка крупных обновлений, кажется, не было ни одного без этой фигни. Почему так происходит? Некоторые говорят, это потому, что Телеграм уже полностью доделан, и в него банально нечего добавить. Но это не так: до сих пор нет средств дискавери для каналов, до сих пор нельзя адекватно прикреплять картинку к тексту, сжатие фотографий всё ещё очень шакальное, полноценно редактировать альбом невозможно, посты в каналах по интерфейсу всё ещё чат-монолог на 60% от ширины экрана, на главной странице всё ещё вперемешку сущности из всех папок, и вообще управление папками сделано через одно место. В общем, много всего ещё нужно править. Думаю, дело в другом: команда Telegram очень круто умеет в UI/UX и фичи, лучше всех на рынке. Но почти не умеет в бизнес и маркетинг. Она, как и Дуров, не понимают, как продавать свой продукт. Им сейчас надо привлечь широкие массы и, видимо, внутренняя статистика показывает рост активности и вовлечённости от всех этих рюшечек. А, значит, надо ещё больше рюшечек. Но это примерно как в продуктовом магазине обнаружить, что люди покупают алкоголь, и начать очень активно развивать это направление, подзабив на всё остальное. Расширять полки с бухлом, рекламировать его, ставить прямо на входе, заслонять спиртягой хлеб и другие продукты. Покупателей, возможно, станет больше, но они будут алкашами. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading