Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вот автоматизация браузера через gpt-4o API без подписок и блекджеков
Если интересно что за репозиторий и как настроить запишу видео кодинг где объясню как промптимть и настраивать кстати работает и с локальным моделями
Не пойму что за хайп вокруг оператора
Тут кстати модель агента ходит по интернету и собирает выручку компании по годам
Если интересно что за репозиторий и как настроить запишу видео кодинг где объясню как промптимть и настраивать кстати работает и с локальным моделями
Не пойму что за хайп вокруг оператора
Тут кстати модель агента ходит по интернету и собирает выручку компании по годам
Forwarded from Data Secrets
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI Operator бесплатно но как?
Ну а что я же умею могу практикую как там еще сказать?
Взял этот репо (кидал в чате)
В итоге приложил усилия и знания DevOps + Python + Network engineer
Развернул все на удаленном сервере
Упаковал настройки и сбил все в два фрейма прокинул NoVNC в iframe по https из контейнера
Раскидал сервисы через nginx
Сделал дефолт конфиг поправил логику агента что бы не так сильно тупил
Ковырнул у проекта промпты тоже дал своих настроек
Ну конечно не такой прям оператор как у openai но стоит не $200
1) Суть в том что это виртуальный браузер который живет на удаленной машине
2) Модель совершенно обычная gpt-4o
3) Может выполнять любые действия с браузером
4) Браузер кликабельный через вэб пользователь может делать с ним что угодно
Но я уверен что нужны кейсы (как пишут в чате Operator просто игрушка 10 минут и забыли)
Ну а что я же умею могу практикую как там еще сказать?
Взял этот репо (кидал в чате)
В итоге приложил усилия и знания DevOps + Python + Network engineer
Развернул все на удаленном сервере
Упаковал настройки и сбил все в два фрейма прокинул NoVNC в iframe по https из контейнера
Раскидал сервисы через nginx
Сделал дефолт конфиг поправил логику агента что бы не так сильно тупил
Ковырнул у проекта промпты тоже дал своих настроек
Ну конечно не такой прям оператор как у openai но стоит не $200
1) Суть в том что это виртуальный браузер который живет на удаленной машине
2) Модель совершенно обычная gpt-4o
3) Может выполнять любые действия с браузером
4) Браузер кликабельный через вэб пользователь может делать с ним что угодно
Но я уверен что нужны кейсы (как пишут в чате Operator просто игрушка 10 минут и забыли)
Operator (Openai) vs Open Source: зачем нам вообще AI-UI-агенты?
Ну что, народ, давайте на трезвую голову посмотрим на всю эту историю с Operator и UI агентами
Почему? Потому что за хайпом вокруг релиза от OpenAI мы забыли главный вопрос - а зачем это вообще нужно?
Да я видел как в других каналах мы открывали Оператора в операторе
Как круто находили проблемы в маршрутизаторах (или нет?)
Как круто прикалывались над друзьями или парсили новости?
Что мы имеем?
OpenAI Operator ($200/месяц)
- Красивый интерфейс
- Облачное решение
- Высокие метрики в тестах
- Удобный юзабилити?
- НО: где применить?
Open Source решения
- Browser Use (бесплатно) OpenSource
- Computer Use (бесплатно) от Антропиков
- Разные эксперименты
- НО: сложно настроить
В чём проблема?
Главная проблема и Operator и опенсорса одна - непонятно, где это реально применять
Вот смотрите существующие кейсы которые ходят по сети лично меня они не впечатляют
Заказ пиццы (но не всегда точно)
Настройка роутера (с переменным успехом)
Заполнение форм (когда повезёт)
Для бизнеса пока сырое и вот почему на мой взгляд
Нужна 100% точность
Важна безопасность
Критична скорость
Почему так?
Вспомним Rabbit r1 - ребята пытались сделать носимый девайс с LLM. Провалились, но показали важную вещь:
LAM (Large Action Model) или Computer-Using Agent (CUA) это не просто API:
- Нужно понимать интерфейс на уровне ОС
- Важна работа с визуальными элементами
- Нужен контекст действий
Или просто говоря нужны кейсы
Текущие решения застряли между
- API интеграцией (быстро но ограниченно)
- Визуальным интерфейсом (гибко но ненадёжно)
Что дальше?
Нужны реальные бизнес-кейсы я пока их не вижу
1) Не просто "круто, работает"
2) А "решает конкретную проблему"
3) С измеримой выгодой?
Развитие в двух направлениях
1) Специализированные агенты под конкретные задачи
2) Универсальные системные помощники
Operator крутой, опенсорс развивается, но главный вопрос остаётся - где это реально применять? Пока что выглядит как дорогая игрушка для энтузиастов.
Как думаете, какие реальные применения могут быть у таких агентов?
Browser Use (89% точности в бенчмарках)
Репо: https://github.com/browser-use/browser-use
Computer Use (52% точности, но умеет больше)
Репо: https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/computer-use-demo
Stagehand (гибридное решение)
Репо: https://github.com/browserbase/stagehan
Ну что, народ, давайте на трезвую голову посмотрим на всю эту историю с Operator и UI агентами
Почему? Потому что за хайпом вокруг релиза от OpenAI мы забыли главный вопрос - а зачем это вообще нужно?
Да я видел как в других каналах мы открывали Оператора в операторе
Как круто находили проблемы в маршрутизаторах (или нет?)
Как круто прикалывались над друзьями или парсили новости?
Что мы имеем?
OpenAI Operator ($200/месяц)
- Красивый интерфейс
- Облачное решение
- Высокие метрики в тестах
- Удобный юзабилити?
- НО: где применить?
Open Source решения
- Browser Use (бесплатно) OpenSource
- Computer Use (бесплатно) от Антропиков
- Разные эксперименты
- НО: сложно настроить
В чём проблема?
Главная проблема и Operator и опенсорса одна - непонятно, где это реально применять
Вот смотрите существующие кейсы которые ходят по сети лично меня они не впечатляют
Заказ пиццы (но не всегда точно)
Настройка роутера (с переменным успехом)
Заполнение форм (когда повезёт)
Для бизнеса пока сырое и вот почему на мой взгляд
Нужна 100% точность
Важна безопасность
Критична скорость
Почему так?
Вспомним Rabbit r1 - ребята пытались сделать носимый девайс с LLM. Провалились, но показали важную вещь:
LAM (Large Action Model) или Computer-Using Agent (CUA) это не просто API:
- Нужно понимать интерфейс на уровне ОС
- Важна работа с визуальными элементами
- Нужен контекст действий
Или просто говоря нужны кейсы
Текущие решения застряли между
- API интеграцией (быстро но ограниченно)
- Визуальным интерфейсом (гибко но ненадёжно)
Что дальше?
Нужны реальные бизнес-кейсы я пока их не вижу
1) Не просто "круто, работает"
2) А "решает конкретную проблему"
3) С измеримой выгодой?
Развитие в двух направлениях
1) Специализированные агенты под конкретные задачи
2) Универсальные системные помощники
Operator крутой, опенсорс развивается, но главный вопрос остаётся - где это реально применять? Пока что выглядит как дорогая игрушка для энтузиастов.
Как думаете, какие реальные применения могут быть у таких агентов?
Browser Use (89% точности в бенчмарках)
Репо: https://github.com/browser-use/browser-use
Computer Use (52% точности, но умеет больше)
Репо: https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/computer-use-demo
Stagehand (гибридное решение)
Репо: https://github.com/browserbase/stagehan
Forwarded from CGIT_Vines (Marvin Heemeyer)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Значит, смотрите, все как учил вас в 2025!
Сначала отстреливаем каждую из семи щупалец. После того как он перестанет вас хватать, целимся в светящийся оранжевый треугольник, между сенсорами. Как убьете, не подходите сразу для сбора дропа — после смерти они, как правило, взрываются!
Сначала отстреливаем каждую из семи щупалец. После того как он перестанет вас хватать, целимся в светящийся оранжевый треугольник, между сенсорами. Как убьете, не подходите сразу для сбора дропа — после смерти они, как правило, взрываются!
Forwarded from Pavel Zloi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Еще Qwen выкатил, возможно, лучший open-source анализатор изображений
Qwen представил Qwen2.5-VL - новую мультимодальную модель на замен Qwen2-VL
И самое главное - она open-source!
Что показывают тесты что меня интересует по метрикам
- OCRBench-V2 (en/zh): 61.5/63.7 - лучший результат среди всех моделей
- CC-OCR: 79.8% - опережает даже проприетарные решения
- DocVQA: 96.4% - топовый результат для работы с документами
- MMVet_turbo: 76.19% - существенное улучшение в понимании изображений
- MathVision_FULL: рост с 25.9% до 38.1% - в математических задачах рельно заметный рост
А теперь к тестам на эту неделю запланировал тесты и что мы будем тестировать (неструктурированные документы которые имеют по 20 000 форм)
- Таможенные декларации
- СЭС-сертификаты
- Сертификаты пожарной безопасности
- Паспорта качества
На что смотрим при тестах:
1. Извлечение данных:
- Производитель
- Номера документов
- Даты
- Организации
- Описания
2. Особое внимание:
- Смешанные символы (кириллица + латиница)
- Форматированный текст
- Структурированные данные
Как запускать?
- 7B версия -> RTX 4090 (максимальная параллельность: 3.82x для 20000 токенов)
- 72B версия -> H100 с FP8 квантизацией (параллельность: 2.38x для 6000 токенов)
- VLLM для оптимизации
- xgrammar для Structured Output
Скорость работы прошлой модели
- 7B: 4 секунды на страницу
- 72B: 10 секунд на страницу
С чем будем сравнивать
- GPT-4o
- Claude 3.5 Sonnet
- Gemini Pro
- Qwen2-VL-72B-Instruct
P.S. Похоже, что open-source решения начинают всерьез конкурировать с проприетарными платформами А учитывая возможность локального запуска - это может быть game changer для компаний с высокими требованиями к безопасности!
Будем тестить дальше! 🔥
Qwen представил Qwen2.5-VL - новую мультимодальную модель на замен Qwen2-VL
И самое главное - она open-source!
Что показывают тесты что меня интересует по метрикам
- OCRBench-V2 (en/zh): 61.5/63.7 - лучший результат среди всех моделей
- CC-OCR: 79.8% - опережает даже проприетарные решения
- DocVQA: 96.4% - топовый результат для работы с документами
- MMVet_turbo: 76.19% - существенное улучшение в понимании изображений
- MathVision_FULL: рост с 25.9% до 38.1% - в математических задачах рельно заметный рост
А теперь к тестам на эту неделю запланировал тесты и что мы будем тестировать (неструктурированные документы которые имеют по 20 000 форм)
- Таможенные декларации
- СЭС-сертификаты
- Сертификаты пожарной безопасности
- Паспорта качества
На что смотрим при тестах:
1. Извлечение данных:
- Производитель
- Номера документов
- Даты
- Организации
- Описания
2. Особое внимание:
- Смешанные символы (кириллица + латиница)
- Форматированный текст
- Структурированные данные
Как запускать?
- 7B версия -> RTX 4090 (максимальная параллельность: 3.82x для 20000 токенов)
- 72B версия -> H100 с FP8 квантизацией (параллельность: 2.38x для 6000 токенов)
- VLLM для оптимизации
- xgrammar для Structured Output
Скорость работы прошлой модели
- 7B: 4 секунды на страницу
- 72B: 10 секунд на страницу
С чем будем сравнивать
- GPT-4o
- Claude 3.5 Sonnet
- Gemini Pro
- Qwen2-VL-72B-Instruct
P.S. Похоже, что open-source решения начинают всерьез конкурировать с проприетарными платформами А учитывая возможность локального запуска - это может быть game changer для компаний с высокими требованиями к безопасности!
Будем тестить дальше! 🔥
Агенты обретут память? SMRT может решить эту задачу!
Интересная статья вышла от 22 января на arXiv и стала публикацией дня на HuggingFace - про решение проблемы памяти у многоагентных систем (SRMT: Shared Memory for Multi-agent Lifelong Pathfinding)
Главная идея: авторы придумали, как научить агентов эффективно "общаться" через общую память
Работает это так
1. Каждый агент преобразует свои наблюдения и планы в компактный вектор (mem_i)
2. Все агенты могут "читать" память друг друга через cross-attention механизм и извлекать из векторов памяти других агентов например окружение (obs_i)
3. На основе этой информации каждый агент принимает решения
По сути, агенты учатся общаться на своем "сжатом" языке:
- Умеют "упаковывать" свои намерения в векторы
- Понимают как интерпретировать векторы других агентов
- Вся эта коммуникация происходит автоматически через ResNet энкодер обучение модифицированной, GPT2-based трансформер с shared memory механизмом и cross-attention.
Технически это довольно компактная модель судя по репозиторию на Github
- hidden_size: 512
- attention heads: 8
- max_position_embeddings: 16384
Интересно увидеть, насколько эффективно это работает на практике надо покопать experiments где решались задачи bottleneck
Интересная статья вышла от 22 января на arXiv и стала публикацией дня на HuggingFace - про решение проблемы памяти у многоагентных систем (SRMT: Shared Memory for Multi-agent Lifelong Pathfinding)
Главная идея: авторы придумали, как научить агентов эффективно "общаться" через общую память
Работает это так
1. Каждый агент преобразует свои наблюдения и планы в компактный вектор (mem_i)
2. Все агенты могут "читать" память друг друга через cross-attention механизм и извлекать из векторов памяти других агентов например окружение (obs_i)
3. На основе этой информации каждый агент принимает решения
По сути, агенты учатся общаться на своем "сжатом" языке:
- Умеют "упаковывать" свои намерения в векторы
- Понимают как интерпретировать векторы других агентов
- Вся эта коммуникация происходит автоматически через ResNet энкодер обучение модифицированной, GPT2-based трансформер с shared memory механизмом и cross-attention.
Технически это довольно компактная модель судя по репозиторию на Github
- hidden_size: 512
- attention heads: 8
- max_position_embeddings: 16384
Интересно увидеть, насколько эффективно это работает на практике надо покопать experiments где решались задачи bottleneck
Невнятный R&D - моё призвание? 6K строк кода между совещаниями 😮
Ну что, признаюсь - я тот самый CEO, который вместо презентаций строчит код через клод
За январь собрал 3 прототипа, пока все думали, что я занимаюсь "стратегическим планированием" 😅 (ладно им я занимался по ночам)
Что получилось?
- 3 рабочих прототипа
- Довольный продакт
- 6K строк кода в перемешку в css/html
- 10+ API методов в каждом прототипе
- LLM под капотом всё решает
- Уже на боевом тесте!
Как делаю я и не советую =)
- Хватаю validated проблему из рынка или от лпр
- Даю себе 2-3 дня (максимум!)
- Рисую простую архитектуру
- Кидаю идею в клод и начинаю творить
- Не парюсь с идеальным кодом
-Пушу в прод, как только работает какой прод быстро катим на виртуалку там в докер =))
Cтэк технаря CEO:
Python + FastAPI (базовая тема)
GPT-4o + pip install openai
Pydantic для SO (структурируем всё) клод напиши вот пример
CoT для сложных задач (без этого никак) @llm_under_hood тут все про это
Nginx + Cloudflare (чтобы Safari не плакал)
Docker + Ubuntu (всё в контейнерах)
Простой фронт на Jinja (чтоб глаза не болели)
Куча кэша и используем с умом (чтоб не разориться на API)
Почему это работает?
- Быстрый переход от идеи к тесту
• LLM делает всю сложную работу
• Промпты заточены под конкретные кейсы
• Сразу фидбек от реальных юзеров
Знаете, в чём прикол? Пока все пишут стратегии и рисуют красивые слайды, я просто беру и делаю
Да, код может быть не самым красивым, зато работает и приносит пользу прямо сейчас!
Внесу в задачи на этот квартал масштабировать этот подход!
Мои фишки:
- Между совещаниями можно написать API
- На обеде - пофиксить баги
- Вечером - задеплоить
- В слак писать "работаю над стратегией"
- Когда сын лег спать мы пилим всю логику
P.S. Может, это и правда моё призвание - быть CEO-разработчиком?
По крайней мере, результаты говорят сами за себя!
Кто еще такой же невнятный R&D энтузиаст? Признавайтесь!😄
Ну что, признаюсь - я тот самый CEO, который вместо презентаций строчит код через клод
За январь собрал 3 прототипа, пока все думали, что я занимаюсь "стратегическим планированием" 😅 (ладно им я занимался по ночам)
Что получилось?
- 3 рабочих прототипа
- Довольный продакт
- 6K строк кода в перемешку в css/html
- 10+ API методов в каждом прототипе
- LLM под капотом всё решает
- Уже на боевом тесте!
Как делаю я и не советую =)
- Хватаю validated проблему из рынка или от лпр
- Даю себе 2-3 дня (максимум!)
- Рисую простую архитектуру
- Кидаю идею в клод и начинаю творить
- Не парюсь с идеальным кодом
-
Cтэк технаря CEO:
Python + FastAPI (базовая тема)
GPT-4o + pip install openai
Pydantic для SO (структурируем всё) клод напиши вот пример
CoT для сложных задач (без этого никак) @llm_under_hood тут все про это
Nginx + Cloudflare (чтобы Safari не плакал)
Docker + Ubuntu (всё в контейнерах)
Простой фронт на Jinja (чтоб глаза не болели)
Куча кэша и используем с умом (чтоб не разориться на API)
Почему это работает?
- Быстрый переход от идеи к тесту
• LLM делает всю сложную работу
• Промпты заточены под конкретные кейсы
• Сразу фидбек от реальных юзеров
Знаете, в чём прикол? Пока все пишут стратегии и рисуют красивые слайды, я просто беру и делаю
Да, код может быть не самым красивым, зато работает и приносит пользу прямо сейчас!
Внесу в задачи на этот квартал масштабировать этот подход!
Мои фишки:
- Между совещаниями можно написать API
- На обеде - пофиксить баги
- Вечером - задеплоить
- В слак писать "работаю над стратегией"
- Когда сын лег спать мы пилим всю логику
P.S. Может, это и правда моё призвание - быть CEO-разработчиком?
По крайней мере, результаты говорят сами за себя!
Кто еще такой же невнятный R&D энтузиаст? Признавайтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Так вот по следам стрима я решил собрать все таки единого бота которого планирую развивать!
@VectorSagebot (название придумал deepseek) база знаний из Telegram-сообществ по AI и не только.
Что это такое?
- База знаний RAG из 3 крутых каналов: @llm_under_hood, @seeallochnaya, @data_secrets (база будет пополнятся принимаю список в коментах)
Умный поиск с сохранением контекста диалогов и реранкер в день дает 10 запросов поиска
Данные актуальны на 21 января 2025
Как это работает?
- Векторный + FTS поиск через Milvus
- Связанные коллекции для постов и комментов
- Гибридный на весах и удалении точных совпадений semantic + full-text поиск
- FastAPI и облачный хостинг
- Reranker на базе bge
Что сейчас умеет бот
- Выбор области поиска
- Опциональный реранкер
- Универсальный метод для разных типов чатов (часто отсутствуют публичные ссылки чатов что ломает логику ссылок) если вы не подписаны на каналы и не состоите в группах для чатов ссылки могут не работать!)
Система не идеальная, но уже можно искать знания по всем подключенным источникам!
P.S. Спасибо сообществам за крутой контент!
Тестируйте, делитесь фидбеком! Бот ждет ваших вопросов про AI💪
@VectorSagebot (название придумал deepseek) база знаний из Telegram-сообществ по AI и не только.
Что это такое?
- База знаний RAG из 3 крутых каналов: @llm_under_hood, @seeallochnaya, @data_secrets (база будет пополнятся принимаю список в коментах)
Умный поиск с сохранением контекста диалогов и реранкер в день дает 10 запросов поиска
Данные актуальны на 21 января 2025
Как это работает?
- Векторный + FTS поиск через Milvus
- Связанные коллекции для постов и комментов
- Гибридный на весах и удалении точных совпадений semantic + full-text поиск
- FastAPI и облачный хостинг
- Reranker на базе bge
Что сейчас умеет бот
- Выбор области поиска
- Опциональный реранкер
- Универсальный метод для разных типов чатов (часто отсутствуют публичные ссылки чатов что ломает логику ссылок) если вы не подписаны на каналы и не состоите в группах для чатов ссылки могут не работать!)
Система не идеальная, но уже можно искать знания по всем подключенным источникам!
P.S. Спасибо сообществам за крутой контент!
Тестируйте, делитесь фидбеком! Бот ждет ваших вопросов про AI💪
Мои пет-проекты в AI: от идеи до 9000 MAU за год
Я тут по-тихому разрабатываю через Claude инструменты, которыми пользуюсь каждый день сам, и по недавней выгрузке имею ~9 000 активных пользователей в месяц
Некоторым проектам меньше месяца, некоторым больше года
Давно не обновлял список проектов, которые поддерживаю лично (все имеют бесплатный функционал, по моим подсчетам для рядового пользователя таких лимитов хватит)
1. @ImageUpscaleDeleteBackground_bot
Бот, который умеет три вещи:
- Делать увеличение (upscale x2)
- Вырезать фон
- Получать карту глубины (для моих экспериментов)
MAU: ~300
2. @fastpixel_bot
Бот для генерации изображений, который понимает вас с двух слов
- Есть веб-версия с бесконечной лентой генераций: https://craft.gptdaisy.com/
- Под капотом: FLUX + runway(По API) на RTX 4000 + qwen (улучшает ваш промпт для генерации) на 4090
MAU: 2600
3. @daisygpt_bot
Карманный ChatGPT (единственный бот, у которого в бесплатном режиме есть история - меня такие расходы пока не беспокоят)
MAU: ~2500
4. @daisytranscribe_bot
Многофункциональный бот для работы с аудио и видео:
- Конвертация в текст файлов размером до 2 ГБ
- Работает в группах
- Автоматическое разделение аудио по ролям
- Встроенное саммари через gpt-4o-mini с возможностью настройки кастомного промпта
- Инфраструктура: 2 сервера с 2080Ti, бот на базе whisper
📈 Текущая статистика:
- Всего пользователей: 9,620
- Monthly Active Users: 3,084
- Weekly Active Users: 1,176
- Обработано файлов: 47,728
- Общее время обработки: 9,808 часов 2 минуты
5. @group_summarizebot
Компактный бот для саммари в группах
MAU: 1000
6. @VectorSagebot
Cовершенно новый проект буду изучать интересно ли людям получать информацию из таких источников
- Что это такое?
- База знаний RAG из 3 крутых каналов: @llm_under_hood, @seeallochnaya, @data_secrets (база будет пополнятся принимаю список в коментах
Можно ли повторить?
Можно и нужно! Только так на практике можно изучать рынок продуктов, быть постоянно в теме и понимать, какие возможности открываются для дальнейшего развития
Сколько это стоит?
Инфраструктура?
- Сервера почти все в собственности (приобретены 2-3 года назад под другие задачи)
- Запросы к GPT при текущем MAU: 50-80$ в месяц
- Виртуалки в РФ и за рубежом около 40$ в месяц
*Понимаю, что со временем придется отключать бесплатные режимы при росте проектов и вводить платные подписки, так как с увеличением MAU будут расти и затраты на OpenAI.*
Время?
Сложно оценить точно, но на разработку и стабилизацию бэкенда, настройку баз данных и моделей уходило разное количество времени. Часть ботов и логики делалась с помощью других разработчиков, но идеи и функционал почти всегда исходили от меня
Зачем я это делаю?
А как еще понимать и изучать рынок? Для меня лично есть только такой способ, делать инструмент и собирать аналитику (активность, обезличенные запросы, иногда даже пишу пользователям спросить зачем они используют моего бота)
Все эти проекты я рассматриваю как эксперименты для изучения потребностей пользователей и возможностей автоматизации рутинных задач
Пока делать окончательные выводы рано так что stay tuned!
Я тут по-тихому разрабатываю через Claude инструменты, которыми пользуюсь каждый день сам, и по недавней выгрузке имею ~9 000 активных пользователей в месяц
Некоторым проектам меньше месяца, некоторым больше года
Давно не обновлял список проектов, которые поддерживаю лично (все имеют бесплатный функционал, по моим подсчетам для рядового пользователя таких лимитов хватит)
1. @ImageUpscaleDeleteBackground_bot
Бот, который умеет три вещи:
- Делать увеличение (upscale x2)
- Вырезать фон
- Получать карту глубины (для моих экспериментов)
MAU: ~300
2. @fastpixel_bot
Бот для генерации изображений, который понимает вас с двух слов
- Есть веб-версия с бесконечной лентой генераций: https://craft.gptdaisy.com/
- Под капотом: FLUX + runway(По API) на RTX 4000 + qwen (улучшает ваш промпт для генерации) на 4090
MAU: 2600
3. @daisygpt_bot
Карманный ChatGPT (единственный бот, у которого в бесплатном режиме есть история - меня такие расходы пока не беспокоят)
MAU: ~2500
4. @daisytranscribe_bot
Многофункциональный бот для работы с аудио и видео:
- Конвертация в текст файлов размером до 2 ГБ
- Работает в группах
- Автоматическое разделение аудио по ролям
- Встроенное саммари через gpt-4o-mini с возможностью настройки кастомного промпта
- Инфраструктура: 2 сервера с 2080Ti, бот на базе whisper
📈 Текущая статистика:
- Всего пользователей: 9,620
- Monthly Active Users: 3,084
- Weekly Active Users: 1,176
- Обработано файлов: 47,728
- Общее время обработки: 9,808 часов 2 минуты
5. @group_summarizebot
Компактный бот для саммари в группах
MAU: 1000
6. @VectorSagebot
Cовершенно новый проект буду изучать интересно ли людям получать информацию из таких источников
- Что это такое?
- База знаний RAG из 3 крутых каналов: @llm_under_hood, @seeallochnaya, @data_secrets (база будет пополнятся принимаю список в коментах
Можно ли повторить?
Можно и нужно! Только так на практике можно изучать рынок продуктов, быть постоянно в теме и понимать, какие возможности открываются для дальнейшего развития
Сколько это стоит?
Инфраструктура?
- Сервера почти все в собственности (приобретены 2-3 года назад под другие задачи)
- Запросы к GPT при текущем MAU: 50-80$ в месяц
- Виртуалки в РФ и за рубежом около 40$ в месяц
*Понимаю, что со временем придется отключать бесплатные режимы при росте проектов и вводить платные подписки, так как с увеличением MAU будут расти и затраты на OpenAI.*
Время?
Сложно оценить точно, но на разработку и стабилизацию бэкенда, настройку баз данных и моделей уходило разное количество времени. Часть ботов и логики делалась с помощью других разработчиков, но идеи и функционал почти всегда исходили от меня
Зачем я это делаю?
А как еще понимать и изучать рынок? Для меня лично есть только такой способ, делать инструмент и собирать аналитику (активность, обезличенные запросы, иногда даже пишу пользователям спросить зачем они используют моего бота)
Все эти проекты я рассматриваю как эксперименты для изучения потребностей пользователей и возможностей автоматизации рутинных задач
Пока делать окончательные выводы рано так что stay tuned!
@daisytranscribe_bot
Неожиданно для меня бот перевалил за 10к активаций и более 3к MAU в месяц приятная неожиданность что такой простой сервис как транскрибация больших файлов(до 2ГБ) и бесплатное саммари через гпт
Удивляет меня что бесплатный сервис может сам органически расти с 0 до 3к MAU без рекламы за 3 месяца (когда конкуренция точно красный океан)
Кстати бот обработал 50 000 файлов офигеть!
Stay Tuned пока думаю какую из фичей добавить следующую
Скачивание из ютуб
Или улучшать качество текущего функционала (например разделение по ролям)
Неожиданно для меня бот перевалил за 10к активаций и более 3к MAU в месяц приятная неожиданность что такой простой сервис как транскрибация больших файлов(до 2ГБ) и бесплатное саммари через гпт
Удивляет меня что бесплатный сервис может сам органически расти с 0 до 3к MAU без рекламы за 3 месяца (когда конкуренция точно красный океан)
Кстати бот обработал 50 000 файлов офигеть!
Stay Tuned пока думаю какую из фичей добавить следующую
Скачивание из ютуб
Или улучшать качество текущего функционала (например разделение по ролям)