Тренды Telegram-ботов и Mini Apps: звезды, ИИ и чат-рулетки
Телеграм показывает число юзеров бота, если им пользуются больше 10 тысяч человек в месяц. Я собрал самую большую базу таких ботов (15к из десятков миллионов показывали MAU в июле 2026) и вычленил тренды экосистемы Telegram.MAU — monthly active users — число пользователей Телеграм бота, провзаимодействовавших с ним за последний месяц.
“Половина денег уходит на оплату LLM”: как мы автоматизировали чаты поддержки и продаж с помощью ИИ
Текст написан по мотивам интервью с Дмитрием Бусовым, CEO проекта LeaderChat.
Почему нейросети путают ваш бренд с другой компанией — и как это проверить
Когда говорят про оптимизацию под ИИ, обычно представляют работу с текстом на сайте. Но у меня раз за разом всплывает более базовая проблема: модель вообще не понимает, что за компания стоит за названием. Путает её с иностранной компанией с похожим названием, приписывает чужие продукты, называет не тот город. Это провал не контента, а цифрового следа компании (entity footprint), и его можно измерить.Что такое цифровой след и почему это отдельная задача
Пять вопросов, на которые должны отвечать ваши данные, прежде чем с ними начнёт работать ИИ-агент
Привет, это практика BI GlowByte. В прошлой статье мы говорили про новый продукт FanRuan Dora
BM25 против эмбеддингов, Protocol против наследования: как рождался фреймворк WhyTrend
В прошлой статье я рассказывал про WhyTrend — open‑source инструмент, который не просто находит аномалии во временных рядах, а пытается объяснить, почему они произошли: собирает внешний контекст (новости, Hacker News, Wikipedia) и формирует объяснение со ссылками на источники. Если коротко: идея выросла из наблюдения, что находить аномалии мы научились отлично, а вот объяснять их до сих пор приходится вручную — гуглить, листать Reddit и Slack, собирать гипотезу самому.
GPT-5.6 помог опровергнуть гипотезу Максвелла — но не ту, про которую все подумали
29 июля на arXiv появилась короткая заметка
Архитектурные войны: ARM против полувекового наследия Intel и AMD
Первая часть этой статьи рассказала о том, почему архитектура x86 на протяжении почти полувека оставалась безальтернативным стандартом для серверов, мощных ноутбуков и персональных компьютеров, какие фундаментальные проблемы накопились за годы ее существования и каким образом Apple удалось сдвинуть стагнирующую индустрию с мертвой точки. В продолжении материала — о том, как свежий взгляд инженеров из Купертино подстегнул других крупных игроков рынка пересмотреть подходы к проектированию чипов и как это повлияло на мировую отрасль вычислений.
