Ничего не даст. Он на готовой библиотеке хочет на Python, да ещё и с использованием ИИ у самого то с соображением проблемы.
Элвис смотрит на тебя с осуждением и не понимает что ты за пургу гонишь. Опять эти песенки про готовые библиотеки.
было предложение - написать простенькую нейросеть - анализатор логов. Было два ограничения - по времени - 2 недели, по функционалу - умела читать логи, чинить поломанные логи - предугадывать что потерялось, делать анализ простой.А на Пайтоне или на абаке - какая разница. Читай внимательнее.
И, что тебе даст? Своя в плане полная модель с обучением. Или в контексте своя - скачать ollama и установить модельку? Ну или через vllm, open code. Смысл просто в чем? Там если нормальные модельки локально запускать, то это 128гб врам, что бы комфортно работать. Можно на v100 запустить. Есть схема. Бюджет в 120т.р. Но я думал в контексте своей нейронки это не готовую установить, а обучить взяв за основу тот же квен или мистраль. Или с нуля запроектировать. Это реально на дорогом. Сейчас с нормальными спецами в машинном обучении дефицит.
Слушай, ну если тебе интересно- возьми и перечитай, все есть в топике. Ничего не нужно домысливать. А то ты что с кодом, что здесь. Я уже даже не понимаю, что ты пытаешься доказать
Это где ты предлагал, что-то я не видел.
ЗЫ. Ссылочку на пост пожалуйста.
Мне твой челендж не интересен просто. Логирование да ещё и с ИИ, лично мне без надобности, ты по ходу часть своей работы хочешь переложить на других. Короче занимайся, занимайся..
ЗЫ. Лично я делаю мини-LLM для персональных ПК, которую можно заточить под ускую специфику. Онлайн сервисы это хорошо, но многие задачи можно решать и локально без надобности использования сторонних API. Таких сейчас движков для ИИ нет, Ollama не в счёт(поюзал.. и опять убедился, что надо делать своё), не подходит для тех задачи какие я хочу делать.
Естественно Гугл никогда и не даст такие данные. Их можновычислить только косвенно.
Падение CTR для первой позиции: По данным недавнего исследования Ahrefs (май 2026 года), средний показатель CTR для сайтов, занимающих первую позицию в выдаче, снизился на 58% по сравнению с периодом до введения AI Overviews (декабрь 2023 года). Для сравнения: восемь месяцев назад это падение составляло около 34,5%.
Влияние на позиции со 2-й по 10-ю: Согласно тому же отчету Ahrefs, страницы, занимающие вторую позицию, теряют около половины своих кликов, а страницы на десятой позиции — почти 20%.
Общие оценки падения: Различные исследования, включая данные от Moz и Seer Interactive, указывают на диапазон падения органического трафика от 18% до 64% для информационных запросов. Исследование Seer Interactive за 2025 год также зафиксировало, что CTR по запросам с AI Overviews падал на 61%.
Снижение трафика на Википедию: В феврале 2026 года академическое исследование (опубликованное на arXiv) показало, что появление AI Overviews сократило трафик на статьи англоязычной Википедии примерно на 15%.
https://www.searchenginejournal.com/impact-of-ai-overviews-how-publishers-need-to-adapt/556843/
Исследование 68 000 реальных запросов показало: когда появляется AI Overview, пользователи кликают в 8% случаев против 15% без него — это падение на 46,7%. Search Engine JournalПо другим данным — падение CTR органики на 61%, платного поиска на 68%. Июль 2025 оказался особенно жёстким: платный CTR рухнул с ~11% до 3% за один месяц. DataslayerПо типам сайтов:Медианный паблишер потерял 10% трафика год к году в первом полугодии 2025-го: новостные сайты минус 7%, остальной контент минус 14%. Но это медиана — у отдельных игроков всё хуже: Mail Online минус 56% CTR, некоторые сайты минус 70%. The Digital BloomWhistler BillboardsТрафик Google на новостные сайты упал с 51% до 27% между 2023 и Q4 2025. PixelmojoВажный нюанс: крупнейшие сайты (топ-10) даже немного выросли на 1,6%, сильнее всего пострадали средние издания. E-commerce пострадал меньше всего — транзакционные запросы AI Overview почти не трогает. ALM CorpЕсли коротко: информационный трафик упал очень серьёзно, коммерческий — почти не изменился.
