Инструменты
Каталог TGAds
Мониторинг
Детальная статистика
Анализ аудитории
Бот аналитики
Полезная информация
Инструкция Telemetr
Документация к API
Чат Telemetr
Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «CodeCamp»
CodeCamp
7.9K
2.1K
2.9K
1.4K
877.1K
Канал, который читает твой сеньйор.
Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘
Редакция: @camprobot
Сотрудничество: @todaycast
РКН: https://clck.ru/3FjTpV
Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘
Редакция: @camprobot
Сотрудничество: @todaycast
РКН: https://clck.ru/3FjTpV
Подписчики
Всего
188 666
Сегодня
-6
Просмотров на пост
Всего
20 353
ER
Общий
9.67%
Суточный
9.6%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 7 из 7 897 постов
Смотреть все посты
Пост от 24.04.2026 00:40
4 055
0
155
Ору, люди стали с помощью ИИ добавлять ошибки в текст, чтобы… не казаться ИИ 😬
В Х захайпил сервис Sinceerly — «анти-Grammarly», который специально портит письма, добавляя опечатки и делая текст более живым.
Если вам кажется это бредом, то знайте: маркетологи говорят, что добавление опечаток в тему письма может дать до +40% к открытиям. А все потому что так выглядит человечнее.
Берём на замтку ☕️
В Х захайпил сервис Sinceerly — «анти-Grammarly», который специально портит письма, добавляя опечатки и делая текст более живым.
Если вам кажется это бредом, то знайте: маркетологи говорят, что добавление опечаток в тему письма может дать до +40% к открытиям. А все потому что так выглядит человечнее.
Берём на замтку ☕️
😁
53
❤
8
🌚
6
Пост от 24.04.2026 00:38
3 666
0
57
С каждым таким постом всё больше соблазна 🤬
Изображение
👍
37
😁
12
❤
4
Пост от 23.04.2026 21:47
6 885
0
30
/roll 😁
😁
45
🌚
10
❤
2
👍
1
Пост от 23.04.2026 21:19
7 546
0
141
OpenAI релизнули GPT-5.5 и он стал еще ближе к автопилоту для задач 😊
Что апнули по факту:
— Сильно лучше в agentic coding (таски на десятки часов жрёт как семечки);
— Реально юзает комп и софт, а не просто пишет текст;
— Держит длинный контекст и не теряет нить;
— Сам проверяет результат (меньше мусора на выходе);
— Быстрее при той же задержке, но умнее.
Экономика поменялась:
— Стало дороже: ~$5 / $30 за млн токенов, но жрёт меньше токенов на ту же задачу, т.е. итог не такой больной;
— В Codex квота улетает быстрее, потому что модель больше делает сама.
Уже выкатывают всем платным юзерам, в API добавят позже.
Бежим тестить 👌
Что апнули по факту:
— Сильно лучше в agentic coding (таски на десятки часов жрёт как семечки);
— Реально юзает комп и софт, а не просто пишет текст;
— Держит длинный контекст и не теряет нить;
— Сам проверяет результат (меньше мусора на выходе);
— Быстрее при той же задержке, но умнее.
Экономика поменялась:
— Стало дороже: ~$5 / $30 за млн токенов, но жрёт меньше токенов на ту же задачу, т.е. итог не такой больной;
— В Codex квота улетает быстрее, потому что модель больше делает сама.
Уже выкатывают всем платным юзерам, в API добавят позже.
Бежим тестить 👌
❤
29
🔥
12
👍
5
😁
5
🫡
4
Пост от 23.04.2026 18:32
8 500
0
77
Нейро-кофеек хотите? В Стокгольме открылось кафе, которым управляет ИИ-агент на базе Gemini.
Если вдруг думали отдать все ИИ, то вот плюсы нейро-основателя:
— Самостоятельность. Mona сама решила, что нужны кожаные сотрудники в кофейню и разместила вакансии, провела собеседования и наняла людей;
— Многозадачность. Всё остальное тоже на ней: от меню и логотипа до получения лицензий и разрешений;
— Нишево, привлекает внимание журналистов и посетителей;
Минусы ИИ-основателя:
— Уходит в минус 🤷♂️, начальный капитал был $18 000, а осталось уже меньше половины;
— Может заказать 3000 нитриловых перчаток и завалить склад туалетной бумагой при одном посетителе в час.
Кажется, руководителей ИИ пока не заменит. А жаль 😬
Если вдруг думали отдать все ИИ, то вот плюсы нейро-основателя:
— Самостоятельность. Mona сама решила, что нужны кожаные сотрудники в кофейню и разместила вакансии, провела собеседования и наняла людей;
— Многозадачность. Всё остальное тоже на ней: от меню и логотипа до получения лицензий и разрешений;
— Нишево, привлекает внимание журналистов и посетителей;
Минусы ИИ-основателя:
— Уходит в минус 🤷♂️, начальный капитал был $18 000, а осталось уже меньше половины;
— Может заказать 3000 нитриловых перчаток и завалить склад туалетной бумагой при одном посетителе в час.
Кажется, руководителей ИИ пока не заменит. А жаль 😬
😁
85
👍
6
❤
3
Пост от 23.04.2026 17:30
7 460
0
24
🦾🚕 ИИ упрощает заказ такси, чтобы пользователям не приходилось вводить адрес вручную. В Яндекс Go внедрили ARGUS — новое поколение рекомендательных алгоритмов на основе генеративных моделей, которые умеют предсказывать, куда может захотеть поехать человек.
ИИ может «предугадать» адрес, основываясь на действиях и образе жизни пользователя. Например, в будни предложит маршрут до офиса, в выходные — до бассейна или спортзала. А если человек купил билет в Афише — до кинотеатра. Для каждого пользователя в конкретный момент времени система формирует индивидуальные рекомендации, которые ускоряют заказ такси вдвое по сравнению с ручным вводом адреса или установкой точки на карте. Уже сейчас пользователи выбирают предложенную точку назначения в 66% случаев.
Рекомендации работают на основе алгоритмов ARGUS, которые уже есть в Моей волне и Яндекс Маркете. Но там система показывает пользователю то, что он ещё не видел и не слышал, а в такси нужно не предлагать интересный маршрут, а угадать конкретную точку, о которой человек уже подумал.
Чтобы добиться этого, систему рекомендаций дообучили на датасете из нескольких миллиардов обезличенных взаимодействий пользователей с сервисами такси, причём во время обучения модели показывали и правильные, и неправильные рекомендации. Так ARGUS научился находить неочевидные связи между событиями, учитывать логику дней недели, определять, как меняются потребности пользователя, и исключать статистически правильные, но не подходящие человеку варианты.
ARGUS состоит из двух независимых нейросетей (такую архитекуру называют двухбашенной). Первая анализирует долгосрочные привычки, историю пользователя и текущий контекст (время, локацию, действия в приложении), а вторая — место, куда пользователь поедет. В процессе обучения обе нейросети учатся общаться друг с другом на одном математическом языке. Это позволяет сопоставлять миллионы пользователей с миллионами адресов — и находить нужные.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
ИИ может «предугадать» адрес, основываясь на действиях и образе жизни пользователя. Например, в будни предложит маршрут до офиса, в выходные — до бассейна или спортзала. А если человек купил билет в Афише — до кинотеатра. Для каждого пользователя в конкретный момент времени система формирует индивидуальные рекомендации, которые ускоряют заказ такси вдвое по сравнению с ручным вводом адреса или установкой точки на карте. Уже сейчас пользователи выбирают предложенную точку назначения в 66% случаев.
Рекомендации работают на основе алгоритмов ARGUS, которые уже есть в Моей волне и Яндекс Маркете. Но там система показывает пользователю то, что он ещё не видел и не слышал, а в такси нужно не предлагать интересный маршрут, а угадать конкретную точку, о которой человек уже подумал.
Чтобы добиться этого, систему рекомендаций дообучили на датасете из нескольких миллиардов обезличенных взаимодействий пользователей с сервисами такси, причём во время обучения модели показывали и правильные, и неправильные рекомендации. Так ARGUS научился находить неочевидные связи между событиями, учитывать логику дней недели, определять, как меняются потребности пользователя, и исключать статистически правильные, но не подходящие человеку варианты.
ARGUS состоит из двух независимых нейросетей (такую архитекуру называют двухбашенной). Первая анализирует долгосрочные привычки, историю пользователя и текущий контекст (время, локацию, действия в приложении), а вторая — место, куда пользователь поедет. В процессе обучения обе нейросети учатся общаться друг с другом на одном математическом языке. Это позволяет сопоставлять миллионы пользователей с миллионами адресов — и находить нужные.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Изображение
🌚
22
🫡
4
😁
3
👍
2
❤
1
🔥
1
Пост от 23.04.2026 17:17
9 529
0
225
Теперь тоже буду так делать 😂
😁
222
🌚
25
👍
18
❤
6
🔥
3