Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Alpha Batcher
Pisanie o AI i agentach budowania | @AisarLabs KOL
Oto wszystko, czego potrzebujesz, aby zbudować aplikację SaaS za 10 tys. USD miesięcznie
Podstawowy stos:
• Claude / GPT-4o - rdzeń AI
• Supabase - backend + DB + autoryzacja (lub w parze z Clerk)
• Vercel - wdrożenie w kilka sekund
• Stripe - płatności + subskrypcje
• GitHub - kontrola wersji
Warstwa AI:
• Pinecone - baza wektorowa dla RAG
• Upstash - Redis do ograniczania liczby zapytań + buforowanie wywołań LLM
• LangChain / LlamaIndex - orkiestracja
Operacje:
• Sentry - śledzenie błędów
• PostHog - analityka + flagi funkcji
• Cloudflare - DNS + ochrona przed DDoS
Komunikacja:
• Resend - e-maile transakcyjne
• Namecheap - domena
Całkowity miesięczny koszt: ~0-50 USD, większość z nich jest darmowa, dopóki nie zaczniesz skalować

261
NAJLEPSZE lokalne LLM do uruchomienia w 2026 roku:
Wysoka wydajność (24+ GB VRAM, najlepiej z wieloma GPU)
• Kimi K2 - 1T parametrów, 32B aktywnych. Bestia MoE
• GLM-4.7 (Z AI) - 30B-A3B MoE, SWE-bench 73,8%
• DeepSeek V3.2 - 671B / 37B aktywnych. Nadal król open-source
• Qwen3 235B-A22B - szalony stosunek jakości do ceny, jeśli masz odpowiedni sprzęt
Średnia półka (16-24 GB VRAM / RAM)
• Qwen3 30B-A3B - bije na głowę konkurencję, stabilny w długim kontekście
• Gemma 3 27B - najlepsze otwarte wydanie Google'a do tej pory
• Nemotron 3 Nano 30B - Math500: 91%. Najlepsza w swojej klasie, jeśli potrzebujesz matematyki
Modele lekkie (8-16 GB RAM, mogą działać bez dedykowanego GPU)
• Qwen3 8B / 4B / 1.7B - najlepsza rodzina małych modeli obecnie
• Gemma 3 4B - zaskakująco zdolny na CPU
• Phi-4 (14B) - Microsoft robi wiele z małą ilością
Lokalny stos AI naprawdę dogania chmurę

579
Umiejętności potrzebne do zatrudnienia jako inżynier AI zarabiający 10 tys. USD/miesiąc:
Umiejętności specyficzne dla AI:
> Inżynieria promptów
> Systemy wieloagentowe
> MLOps / wdrażanie AI w produkcji
> NLP / modele transformatorowe
> Ograniczenia LLM: okno kontekstowe, opóźnienie/koszt
> Odpowiedzialna AI / bezpieczeństwo AI
Umiejętności techniczne (twarde umiejętności):
> Python
> Platformy chmurowe AWS / GCP / Azure
> Ramy LLM/GenAI (Bedrock, Vertex AI, Azure AI Foundry)
> Docker i Kubernetes
> Pipelines CI/CD
> Integracja API
> SQL
> Ramy głębokiego uczenia (PyTorch / TensorFlow)
Umiejętności miękkie:
> Silne umiejętności komunikacyjne (szczególnie z interesariuszami nietechnicznymi)
> Rozwiązywanie problemów
> Praca samodzielna / autonomiczna
> Umiejętność prostego wyjaśniania skomplikowanych rzeczy

716
Najlepsze
Ranking
Ulubione
