Avsnitt
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-1:24 Вступ 1:25-6:49 Класифікуємо жахастики про штучні інтелекти: незрозумілі ШІ. "Космічна Одісея" і HAL9000. "War Games". ШІ, що створює скріпки. "Космічні пригоди Іоанна Тихого" 6:50-8:07 Як бороли ці олдові штучні інтелекти? 8:08-10:43 Азімов і як ШІ придумав зорельоти, швидші за світло 10:44-13:30 Chat GPT створює нам реворд функції і промпти. Азімов і ще приклади незрозумілих ШІ 13:30-14:31 Тачікоми з Ghost in the Shell: SAC. 14:33-18:24 Термінатор 3, як приклад категорії "ШІ, у якого є тіло, і зараз як дасть нам". Blade Runner. Ex Machina і тести Т'юрінга 18:25-25:20 Масштабний ШІ, що всім керує. Skynet. Animatrix: The Second Renaissance. Transcendence (Довершенність) з Джонні Деппом. ШІ втручається у ваші думки 25:21-28:24 Hall of Fame ШІ: GladOS (Portal), Shogun (System Shock II), ШІ з "Місія Нездійснена. Розплата" 28:25-31:33 I have no mouth and I must scream 31:34-33:20 Мислинєвий експеримент "Василіск Роко" 33:21-35:35 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-2:35 Intro 2:36-6:38 Перший досвід Go. Helm & text/template. wtfjs / таблиця рівності типів в JS . Темне голанг минуле одного з нас 6:39-10:10 Представлення формату дати і часу Time.String І при чому тут друге січня дві тисячі шостого року? 10:11-11:00 Чому в Golang є вбудовані типи комлпексних чисел? 11:01-14:55 Щодо іменування в Golang. Канонічна презентація. Стандартний пакет fmt. 14:56-19:10 Масиви і слайси. Небезпека модифікацій слайсів 19:11-23:10 Golang := Pascal. Ваші функції, що повертають result, err 23:11-24:00 Як промовляється 'go fmt'? 24:01-26:14 Передаємо аргументи за значенням чи посиланням? Області видимості і замикання 26:15-31:19 Go-ла мова після Python. std lib. Історія як записати один tar архів. Репозиторії – модулі – пакети. Пояснювальна бригада для жарту про бар – модуль debug 31:20-33:31 AWS SDK і створення Config'у 33:32-37:55 Інтерфейси. Маленькі інтерфейси і пакет іо. "Приймай інтерфейси на вхід, видавай на вихід імплементації" 37:56-40:11 Type conversion != Type assert'и. Go.mod/go.sum. Гугл знає про всі ваші голанг пакети 40:12-44:45 Складність від простоти Go. Ідіоматичний код. Таксисти, що пишуть на Go 44:46-47:15 Менше станів на рівні модулю. Колбеки для очищення ресурсів. Прості зміни = багато коду (інколи). 47:16-50:14 Чи варто писати на Go? OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
Saknas det avsnitt?
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
Найновіший випуск "Опівночних Балачок" доповідає про новинки старої версії Python! Настільки ми не квапимося з продакшеном. Пристібайтеся, маємо для вас трохи нових випусків в жовтні.
0:00-1:45 Intro 1:46-2:30 Python 3.12 2:34-11:00 PEP 701 F-string апдейти і покращення помилок. Інтерпретатор вгадує, чому у вас помилки. 11:01-16:09 PEP 669 Low Impact Monitoring for CPython. Визначаємо як говорити "yield з функції" 16:10-17:16 Коли будемо сратися про наступні версії пайтону? 17:17-19:20 PEP 695 солоденький цукорок для ваших дженериків 19:21-23:38 PEP 709 inlined comprehensions і обговорення скоупів 23:39-27:42 PEP 683 Immortal Objects 27:43-34:23 PEP 684 Subinterpreters 34:24-35:28 itertools.batched 35:29-38:11 distutils 🪦 38:12-39:08 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-1:16 Інтро 1:17-4:35 Як проходить дизайн-інтерв'ю? Мета-кроки, які повторюються. 4:36-7:09 Особливість інструментів для дизайн-інтерв'ю. Усякі https://excalidraw.com/, https://miro.com/ і подібне. А також варіант для багатих – беріть планшет 7:10-9:54 Основні аспекти дизайн інтерв'ю. Компоненти і їх взаємодія. Збереження даних. Нефункціональні вимоги, де довгий перелік *bility штук 9:55-12:31 Чи будуть на дизайн-інтерв'ю питати про внутрянку Postgres? 12:32-14:06 Можливі варіації дизайн задач. Питання щодо речей, про які ви не думаєте в стартапі на 3 юзера 14:07-21:49 Як готуватися до дизайн інтерв'ю? bytebytego, donnemartin/system-design-primer. Блоги github, discord. Блог AWS Solutions. https://www.educative.io 21:49-25:50 А тепер насправді, як готуватися. Dry-run інтерв'ю. І в цілому про важливість говорити слова ротом. ExponentTV на ютуб 25:51-28:23 Хот-тейки від Ігоря. 7 DBs in 7 Weeks. 28:24-33:09 За що можуть "віднімати бали" при проходженні. Чи варто казати, що юзатимеш технологію, з якою не знайомий? Показуйте ініціативність. І не сперечайтеся 33:10-36:57 Висновки. Що прикольне/не прикольне в дизайн-інтерв'ю. OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
В гостях Дмитро Войтех, СТО @ S-PRO
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
00:00 - 00:56 – Intro 00:57 - 02:50 – з чого почати побудову recommender system; як будувати baseline моделі 02:51 - 04:10 – говоримо про бейзлайн систему рекомендації для зображень 04:11 - 7:30 – говоримо про бейзлайн систему рекомендації для текстових даних; Bag of Words; BM-25 7:31 - 11:15 – які хороші методи для отримування вектора ознак для тексту? TF-IDF 11:16 - 14:47 – проблема холодного старту (Cold Start) 14:48 - 20:10 – моделі рекомендацій на основі механізму зворотнього зв’язку; кенселінг за дієвидло; колаборативна фільтрація – @benfred/implicit, улюблена Alternating Least Squares у каглерів 20:11 - 22:06 – знову говоримо про cold start; маленький кейс megogo 22:07 - 30:25 – Word2Vec, чи то пак Entity2Vec — як оригінальний NLP алгоритм можна використовував для побудови рекомендацій 30:26 - 33:20 – векторна арифметика на елементах вашої системи — як віднімати та додавати зображення та тексти один від/до одного; фантазуємо, які пошукові системи потрібні людям; слухайте подкаст з Олесем Петрівом, де космічні кораблі подорожують просторами ембедінгів 33:21 - 36:53 – рекомендації на базі графових нейронних мереж (GNN); чому це можна розглядати як логічне продовження моделей на базі Word2Vec; кейс AliBaba; 36:54 - 39:45 – чим графові нейронні мережі схожі на конволюційні; 3b1b про конволюції 39:46 - 45:50 – як використовувати Mixture of Experts моделі в рекомендаціях; пейпер Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer; згадуємо symbolic AI та експретні системи 45:51 - 51:56 – рекомендаційні системи на основні архітектури нейронних мереж Трансформер; паралелі з Deep & Wide model; слідкуйте за https://eugeneyan.com/ 51:57 - 1:01:46 – алгоритми Learning to Rank (навчання ранжуванню) — побороли recall, починаємо бороти precision; поточкові, попарні та помножинні підходи; RankNet; LambdaMart 1:01:47 - 1:06:19 – рекомендації на базі моделі CLIP - Contrastive Language–Image Pre-training; як тюнити CLIP 1:06:20 - 1:07:28 – знову фантазуємо про просунуті пошукові інтерфейси; reverse image search 1:07:29 - 1:11:40 – як використовувати LLM для рекомендацій? Забудьте про ембеддінги – несемо prompt engineering в маси! 1:11:41 - 1:17:18 – крейзі ідеї в світі LLM – ChatGPT розкаже вам, як спати та бігати, враховуючи дані з вашого Apple Watch; як LLM обробляє великі дані через маленьке контекстне вікно 1:17:19 - 1:22:13 – Підбиваємо підсумки; перераховуємо теми в галузі рекомендаційних систем, про які ми НЕ поговорили, але які варто подосліджувати. Коли повернеться подкаст?Долучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
В гостях Дмитро Войтех, СТО @ S-PRO
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-0:30 Інтро 0:30 - 1:18 — рекомендаційна система для банок на донати - поповнюйте рахунки Повернись Живим 1:19 - 5:45 — Дмитро (ex-Giphy, CTO@S-PRO) розказує, чому він хороша людина на поговорити про рекомендаційні системи 5:46 - 8:10 — чутки про те, в який ML/AI хочуть вкладати гроші європейські компанії 8:10 - 11:43 — визначимо проблему рекомендацій, говоримо про задачу отримання інформації (information retrieval) 11:44 - 12:20 — чому задачу рекомендацій варто розбивати на підсистеми 12:21 - 17:15 — candidate generation – бази даних, векторні індекси, текстові індекси 17:16 - 19:20 — що таке precision та recall, скільки потрібно сіньйорів… 19:21 - 22:20 — чому фільтрувати кандидатів в рекомендації є хорошою ідеєю 22:21 - 30:50 — на чому тренувати рекомендаційну систему: не забудьте полайкати наш подкаст на вашій улюбленій платформі! 30:51 - 40:45 – для чого потрібні офлайн та онлайн метрики; роздумуємо про інтуїцію метрик для оцінки якості рекомендацій 40:46 - 46:50 — чому Mean Reciprocal Rank (MRR) — ймовірно, не найкращий вибір для метрики, говоримо про Expected Reciprocal Rank (ERR) — чому структура гріда рекомендацій має значення 46:51 - 47:45 – Click Through Rate (CTR) 47:46 - 49:55 — говоримо про customer satisfaction та функції втрат для тренування рекомендаційної системи 49:56 - 55:28 — проблема feedback loop, exploration vs exploitation, рандомізуємо рекомендації; багаторукі бандити 55:29 - 57:28 — робимо паузу; оутро і канал 'Kyiv Data Science’; чекайте продовження в наступному випуску!Долучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-2:43 Інтро про закони і як в майбутньому кіберполіція буде накривати людей, що генерують меми з метою розповсюдження 2:44-6:44 Aritificial Intelligence Act у ЄС 11 травня перейшов на наступний етап законотворчого воркфлоу. Що далі? 6:45-12:45 Що забороняють законом? (Текстовий переказ від the verge). Кейси ШІ на біометричних даних для високоризикових ситуацій – забороняємо. 12:46-15:45 Реєстр високоризикованих систем з використанням ШІ. Приймаємо консент-попапи при вході в ЖК за парканом 15:46-21:08 Змусимо всіх авторів великих моделей оцінювати ризики (і розповідати про датасети). Чим це загрожує Google і OpenAI? Прогнозуємо черговий бум у сфері дата провайдерів 21:09-23:35 Якщо дані – дуже важливі, то буде розквіт… барж з даними? … скоріше, про федеративне навчання і data clean rooms 23:36-27:03 Тут про правове поле в космосі, нейтральні води, застосунки з темних заковулків і першу космічну війну 27:04-27:31 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-0:49 Intro і пояснення існування 2ої частини 0:50-2:25 Hypothesis для property-based testing на python. Неймдропінг atheris 2:26-2:52 cleder/awesome-python-testing і розділи, які ми вирішили скіпати при записі 2:53-11:17 Тестимо швидкодію ваших застосунків за допомогою locust. “Для всього іншого є timeit” © JMeter. Набір утиліт для профайлінга з HTML репортами – elastic/perf8 11:18-11:57 Budget testing (різновид performance testing, але про нього складно гуглити, суто подібне може робити для вас pytest-benchmark) 11:58-14:42 Data tests, чому їх ніхто не пише і пошук того самого апологета дата тестів в коментарях під випуском 14:43-15:20 boxed/mutmut – щось і для мутаційного тестування є на пітоні 15:21-17:10 Остання настанова: підглядайте в опенсорс (і може побачити там matrix) і вчиться у людей 17:11-17:48 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-2:29 Інтро. Мультики, метасюжети і тестування на пітоні 2:30-5:15 Тест-ранери: вбудований unittest, класичний pytest. На додачу tox. Олдскульні nose2 і nose. Зовсім зелений green і свіжий швидкий hammet (мову якого конфузив із-за rye) 5:16-6:37 Як може тест-раннер на python бути швидшим за pytest? Rust скоро з’їсть всі утиліти 6:38-8:00 pytest-parallel і pytest-xdist для паралельного запуску тестів 8:01-19:47 Чому в rspec фікстури кращі, ніж фікстури в pytest? Як жити з pytest в такому випадку? Пишемо більш компактні тести за допомогою fixture і parametrize 19:48-23:17 Писати тести функціями чи класами в pytest? FunctionTestCase в unittest 23:18-29:37 Чому б не включити pytest в стандартну бібліотеку? Не забудьте чекнути, які опції можна передати в CLI пайтесту 29:38-32:14 Скоро нам всім заборонять писати тести без assert’ів. Про пошук тестів pytest’ом і unittest discover 32:15-32:38 Вбудовані фікстури pytest 32:39-35:00 Про генерацію репортів і тест-каверейдж 35:01-37:45 freezegun для підміни часу для тестів. unittest.mock#patch для тимчасової зміни поведінки стороннього коду 37:45-38:46 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:0:00 - 0:1:39 Intro. Про що цей і наступний епізод і кому це може бути корисним 0:01:39 - 0:05:38 Окрім співбесід, для чого корисно знать щось про тести? 0:05:39 - 0:09:10 Піраміда тестів: юніт - модульні - інтеграційні - e2e 0:09:11 - 0:20:05 Чи треба юніт-тести? Сваримо карго-культ мокання всього підряд 0:20:05 - 0:20:58 Додаємо кволіті інженерам посадових обов’язків лише для того, щоб одразу забрати. Що у нас роблять engineers in testing 0:20:59 - 0:23:58 Моки, стаби і спаї. Стаття Мартіна Фаулера. Стаби на фікстурах (які пояснили трохи по іншому канону, але теж може бути) 0:23:59 - 0:27:26 Анатомія тесту: сетап - тест - тірдаун. Що ваші інструменти роблять за вас і за що варто переживати? 0:27:27 - 0:38:01 Test Driven Development (TDD) – інженерна практика. Метагейм і внутрішні інкрементальні зміни. Перший тест, який варто писати в *будь-якому* проекті. Протіп як фіксати баги. Намагаємося безуспішно навертати людей в церкву святого TDD 0:38:01 - 0:40:46 Behavior Driven Development (BDD) – про підхід щодо походження і формату вимог при роботі. Cucumber і Gherkin. Given-when-then і подібні тестові сценарії. Згадуємо capybara 0:40:47 - 0:44:54 Тест ранери і тестові фреймворки. Інструменти для мов, де це не вбудовано по замовчуванню, як в Go. 0:44:55 - 0:46:31 Штучні дані для тестів, умовний faker під вашу мову програмування 0:46:32 - 0:53:50 Тестуємо API сторонніх сервісів: стабити ваш клієнт запитів чи піднімати власну репліку? Існує проміжний варіант: передзаписані відповіді за допомогою vcr. Глобальні проблеми зламаних чужих АПІ, особливо які не були SaaS’ом раніше 0:53:51 - 1:00:04 А як базу тестувати? За допомгою контейнерів! MinIO, Google Cloud SDK, LocalStack. Розбираємося з docker-compose’ом і depends_on. In-memory бази даних для тестів 1:00:05 - 1:02:47 Мутаційне тестування – це що таке? Доводимо суть code coverage до межі. Не втримуємося і вперше за епізод згадуємо ChatGPT 1:02:48 - 1:04:25 Property-based testing і QuickCheck. Coq і Agda для красного слівця 1:04:26 – 1:06:52 Outro. Пишіть тести! А також коментаріДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:01-3:10 Інтро. Наші перші код-рев’ю. 3:11-5:43 Чи є code review обовʼязковою практикою? 5:44-9:50 Навіщо робити код рев’ю: обмінюємося знаннями. Життя буденне при дистанційній роботі. Pull request як арена для молодих челенджити старі шляхи написання коду 9:51-11:20 Навіщо №2: шукаємо дефекти і налагоджуємо стиль, рев’ювлємо дизайн рішення 11:21-12:28 Що є результатом код рев’ю? Хто мусить мерджити пулл реквест? 12:29-12:49 Навіщо №3: шаримо відповідальність 12:50-13:24 Навіщо №4: покращуємо здатність естімейтити в майбутньому 13:25-15:18 Гітхабівські “пулл реквести” (PR) проти Гітлабівських “мердж реквестів” (MR) 15:19-17:05 Недолік рев’ю “не всі дефекти знаходять”. Google про code review у статті (але про 1/6 була брехня, Сашко перепрошує, знаходять “скільки знаходиться”, якщо говорити про стати, хіба у статті 2014 від MS було про “в середньому 4 дефекта в рев’ю”, але там все складніше і в ноутсах не перекажемо) 17:06-18:39 Ще недолік: довше закриваємо таски, що з цим робити? 18:40-20:57 Вирішуємо проблему код рев’юверів “не розумію, про що ця зміна?” 20:58-22:34 Ділимо фідбек на важливий і неважливий, а також питання. А також про комунікацію англійською. 22:35-23:57 Золоте правило рев’ю “Не задовбуйте”. Тудушки і тікети “на потім”. Допомагайте молодим 23:58-26:22 Як імплементувати цей поділ на популярних платформах для код рев’ю 26:23-29:11 А ще, можна коментарями надавати контекст. Ну і робіть самі собі code review 29:12-31:15 Якщо хтось створив і змерджив PR на вихідних – чи треба його пост-фактум рев’ювити? 31:16-35:59 На що найбільше спрямовувати увагу при код-рев’ю? 36:00-37:50 Чи є прохання написати тести порушенням заповіді “не задобвуй”? Без тестів – нікуди 37:51-41:34 Скільки рев’юверів треба на 1 пулл реквест? Знову посилаємося на статті від Google & MS. Як працюють CODEOWNERS у Github 41:35-43:38 Галопом по Європах: автоматизуємо тривіальне, де рев’ювити дизайн рішення і як довжина ПР впливає на тривалість рев’ю. Про кількість рядків за годину рев’ю посилаємося на smartbear 43:41-45:06 І взагалі, не напружуйтесь. Бот експірієнс інженери ніколи не думають про перфокарти 45:07-45:36 Як зменшити кількість рев’ю? Парне програмування. Рев’ю сесії 45:37-46:18 Gitlab і їх рулетка для рев’юверів (а також хай тут буде їх матеріали про код рев’ю) 46:19-47:50 Чи можна було б жити без код рев’ю завжди? Тести, ШІ і nocode 47:51-50:10 Не забувайте, що з того боку – жива людина 50:11-51:51 Outro, робіть код рев’ю цьому випуску і не будьте токсіком. Наступного тижня відпочиваємоДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-2:24 Інтро. Інтернет – AI психлікарня. Bard Beta, LLAMA, Alpaca. ChatGPT Plugins, Copilot X 2:24-4:34 Copilot X і голосове управління. Пора вчитися робити код-рев’ю 4:35-9:31 Відкритий лист щодо паузи в розробці моделей + думки Елізера Юдковського ака автор Harry Potter and the Methods of Rationality. Давайте бомбити центри скупчення GPU. Генетично модифіковані китайські діти. Що робитемимо наступні 6 місяців? 9:31-14:44 Вірите в небезпеку ШІ? А ковід щеплення зробили? Чи має сенс зупиняти поступ науки? Читайте Анафему. 14:45-19:08 Як часто ми зможемо перевчатися на фах, який ще не встигли автоматизувати? Чому self-driving cars можуть вбити міста в американській глибинці? Які галузі залишаться з нами за версією форбс? Що тут, знову чорні лебеді? 19:08-19:59 Що будуть робити консерватори? Час для нових амішей 20:00-22:00 Які професії залишаться в майбутньому? Bloomberg і їх власна GPT модель. Linus Tech Tips он взагалі на фермі працюватиме 22:00-24:36 Але це все перестане працювати, як ШІ вийде в офлайн. OpenAI інвестував в 1X. Замикаємо коло історії, що почалося в Дармуті і робота Shakey. Інший варіант впливу на оффлайн світ – ШІ проектує оффлайн агентів 24:37-30:58 ШІ нас не вб’є. Але може зробити боляче, дивіться Чорне Дзеркало. ІПСО від ШІ, як спосіб впливу на людей. Чи врятують нас Knowledge Bases? Де GPT постаріше зберігає факти? (публікація / відео) 30:59-36:30 Живучи в світі дезінформації, як верифікувати, що ти спілкуєшся з людиною? ChatGPT може бути вашим wingman в тіндері. Чекніть, чи зможе людина відповісти на питання із серії Winograd Schema 36:31-40:18 Щось тут все заскладно, але для чого нам були ці всі гучні заяви про заборону тренувань моделей? Але чомусь є і гарні новини 40:19-42:52 Як навчити ШІ знати все про речі на вулиці? Мультимодальний ШІ вже не за горами 42:53-46:20 Для справжнього ШІ нам треба зворотний зв’язок. Auto-GPT. 46:21-48:22 Змушуємо ChatGPT будувати дерево знань. Проблеми подібних конструктів 48:23-56:14 Справжній no code з ШІ. Як верифікувати програми, чий код ніхто не рев’ювив? Magi як представник TMR. Магічні декоратори ai_fn 56:15-1:01:00 Пишемо петицію, щоб у всі ігри додали побільше нейроночок. AI Dungeon. Симуляції екосистем в STALKER, що так і не побачили світ 1:01:01-1:04:04 Моделі психологів будуть лікувати людей, що закохуються в ігрові нейроночки. Рекомендуємо "The Discrete Charm of the Turing Machine," by Greg Egan (тут збірка) і “Я, робот” Азімова 1:04:05-1:05:03 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-0:42 Intro та дисклеймер 0:43-2:10 Від Notion’а до Zettelkasten. Чи зміниться це з появою чат-асистентів? Про це і поговоримо 2:11-4:42 Чи веде Ігор свою базу знань? Пошук в Notion – не як в github’а 4:43-7:42 Як справи з нотатками Дениса? Markdown файли і zettlr. Наступна віха розвитку – Obsidian. Тут вже і zettelkasten можна робити. Фрактальна капуста 7:42-9:04 Чому Денис більше не буде вести свою knowledge base? 9:05-9:59 Чим корисні короткі замітки для створення контенту? 10:00-11:47 Хронологічний journaling як альтернативний підхід 11:48-13:10 Дампаємо посилання з тегами і коротким описом. Яким міг би бути ідеальний нотатник для такого? 13:11-15:29 Але поки що, головна проблема – поганий пошук по цьому всьому. Мультимодальний пошук. Коротка лекція про японську мову 15:30-19:16 Індексуємо все-все-все, що ви робите за комп’ютером. І згадуємо “Чорне Дзеркало” (S4E3). Пора робити на GPT-4. А може і unCLIP заюзаємо, як промпт-інженери розберуться, що писати 19:16-21:36 Чи треба нам локальний пошук, якщо можна затьюнити пошуковий рушій? А також гібридні підходи 21:36-22:15 Згадуємо Apple і їх AI помічника 22:15-24:12 Потенційна небезпека сенсативних даних в чат-системах. Про OpenAI і кенійців. Фантазуємо, як це робити сек’юрно 24:13-27:43 Саша і його нотатки. Глобальний gitignore. You.com і їх чат 27:43-28:35 Всі біжемо під замочок і накопичуємо замітки (поки Маск все не поламав) 28:36-33:17 Рівні користі інформації. Лайфхаки збереження інформації. Шукаємо стартап зі скріншотами і чи то отримуємо ефект Мандели, чи просто інтернету пороблено 33:18-34:15 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-0:40 Інтро 0:41-6:51 Питання слухачів №1: python і приватні пакети в poetry. І взагалі про приватні реєстри пакетів на CI. І як на гітхабі достукатися до пакету в приватному репозиторії 6:52-8:21 Питання/уточнення слухачів №2: ще є pdm-project/pdm для залежностей 8:22-10:29 Повертаємося до deploy keys і як webfactory/ssh-agent це робить для декількох репозиторієв 10:30-12:57 Питання слухачів №3: “так і що мені юзати?” 12:58-17:43 Після створення проекту, що в першу додавати? make і task. Заздримо npm з їх scripts 17:43-19:52 Менеджимо автоматичні перевірки при спробі закомітити за допомогою pre-commit 19:53-20:56 Коли ваш інструмент не вміє в dev mode, допоможе watchdog 20:57-23:23 Коміти по конвенціям за допомогою commitizen 23:24-30:03 Ваші улюблені інструменти для перевірки/покращення коду від PyCQA: flake8, pycodestyle, pyflakes, autoflake, pep8-naming, isort, black. І новий мегашвидкий ruff. Як цими зв’язками користується Денис і flake8-print – золото 30:04-31:47 Шукаємо стерво код за допомогою vulture. Bandit для сек’юріті перевірок і чому потрібні baseline’и 31:48-32:49 Hadolint для докерфайлів, для shell скриптів – shellcheck, helm lint + helm-docs 32:50-32:55 mypy чим корисна типізація, але чому ж так важко почати? 35:56-38:28 tox і матричні білди 38:29-39:09 Pylance, що ґрунтується на pyright 39:10-39:49 Editorconfig для фіксації вигравшої сторони в суперечці “таби чи пробіли” 39:49-40:40 Запускаємо проект в контейнері, щоб команді було простіше 40:41-42:03 Інтегруємо платформи де ви правите код чи раните тести з таск-трекерами і месенджарами – обов’язково для ВСІХ agile команд. Swarmia 42:03-43:07 Включаємо нагадування “онови залежності”: dependabot, snyk 43:08-45:50 Outro. Закиньте грошей ПЖДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-2:50 Intro. Спеціалізовані і генералізовані системи пошуків. 2:51-9:12 Чому у Github була найгірша система пошуку? Натягуємо Elastic на код, який не є натуральною мовою. BM25 “на пальцях”. Ну і неймдропаємо Tf-Idf 9:13-12:26 Повертаємося до оригінального блогпосту. Як весь код вліз в 25Тб? І інші цифри для оцінки масштабу розміру пошукової бази 12:27-15:02 Які кола мікросервісів проходить ваш код перед тим, як потрапити в видачу пошуку? Самописні бази на такому швидкому і безпечному Rust, а також ліричні відступи з шеймінгом людей за спадок на Golang 15:03-22:26 Що в цій базі? Інвертовані індекси, щоб не лупати днями всі документи в циклі. Триграми з прикладами “📃” ➡️👨⚕️,うく,💦. Як ділити величезний індекс по різних серверах? Трохи про шардінг, але може краще почитайте “кабанчика”. PGTune 22:26-25:24 Як відбувається безпосередньо пошук? 25:25-30:17 Невеликі, здавалося б, оптимізації, які значно покращували все: мінімальне остовне дерево, k-мердж списків, … Зато за 36 годин все переіндексовують з нуля, як треба буде 30:18-34:25 На чому все це крутиться? І навіщо взагалі треба пошук по коду? Даєш ReversoContext для коду! 34:26-35:40 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-1:53 Інтро, про що випуск і використовуємо в одному реченні Starlink і Python 1:54-2:22 Закриваємо тему pip 2:23-7:37 Стильний poetry, зробить все як у найкращих пакетних менеджерів, як у мові програмування сина маминої подруги. Які проблеми вирішує лок файл? 7:38-10:45 Але і з poetry бувають проблеми… 10:46-17:22 Чи перейдуть всі ваші улюблені бібліотеки на poetry, який стане стандартом в пітоні? Проводимо паралелі з glide 17:22-18:58 pip-tools і саме pip-compile звідти, як корисна виручалочка при великому наборі різних опціональних бібліотек 18:59-20:02 Для менеджменту версій пітона, pyenv – молодець. asdf + venv теж ок 20:02-21:15 pipenv - це не про нас 21:16-22:27 conda – ліпший бро дата-саєнтистів, і інколи – маководів 22:28-23:12 Чи існують гайди як будувати пакети за допомогою conda? Питаємо у вас, розкажіть нам в коментарях! 23:12-24:19 Outro. Пам’ятайте: кожен ваш коментар нині – +1 тиждень до існування цього подкастуДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-2:27 Інтро. ChatGPT в Україні, історії про швайнокарасів і r/bing 2:28-6:12 Юзаємо ChatGPT як бекенд. І Copilot + gptcommit для менш радикально налаштованих забирати хліб у розробників. Референсимо Януковича 6:13-6:58 Чекаємо ще рідше побачити живу людину у чаті служби підтримки 6:59-10:39 Журналісти і їх ґайпожерство на темі ШІ. І описуємо найшвидший спосіб ChatGPT зменшити розмір людства 10:40-16:18 Як GPT3 в Square аналітиком працював. Світле майбутнє, де запити в сховища даних можна писати зрозумілою мовою. Чат модель пошуковика Bing, яка не завжди дружить з реальністю. І попередження аналітикам 16:18-16:55 Наші аналітики передбачають нові продукти Apple 16:56-18:39 Langchain додав wolfram alpha інтеграцію. ChatGPT як універсальний перекладач між різними структурованими мовами 18:40-21:52 “Уяви, що ти – Х” для ChatGPT. Корисний промпт-інжиніринг чи експлоіт? 21:53-22:41 Люди, що заробляють на GPT-3 + StableDiffusion на Amazon 22:42-26:23 Чи зможе геймерський ноут запустити ChatGPT? Згадуємо Jim Keller 26:23-28:27 Що робити, якщо API запити до OpenAI задорогі? GPT3 вдома: EleutherAI/gpt-neo-1.3B / GPT2 / PaLM(на жаль, наче закритий, щось наплутали) / CTRL / BLOOM / OPT 28:28-30:00 Відео про побудову GPT та сам проект nanoGPT від Andrej Karpathy 30:01-32:30 Два слова про відмінність GPT і ChatGPT. Reinforcement learning with human feedback 32:31-33:51 OutroДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:01-1:09 intro 1:10-3:26 gRPC очима senior JSON девелоперів. Які недоліки у класичної передачі даних за допомогою JSON’ів по REST’у? 3:27-8:06 gRPC = HTTP/2 + ProtoBuf. Машинерія, що ув’язує всі ці речі між собою. Зрозуміла оф дока 08:07-10:16 - плюс №1: перевикористання прото інтерфейсів різними командами 10:17-10:54 - плюс №2: загальна швидкодія 10:55-12:50 - плюс №3: експресивна комунікація можливих помилок 12:51:15:51 - мінус №1: слідкування за схемою – це не завжди просто. Розповідаємо, як оновлювати схеми на CI і чому не вийде так просто переіменувати поле. 15:52:16:35 - Чи допоможуть тут schema registry? Відкрите питання 😊 16:36-19:19 - мінус №2: підвищена складність debug’у. Клієнти: grpcurl, класичний postman, insomnia. І мимохіть згадуємо чим Linux ліпший за Windows 19:20-21:21 - (формальний) мінус №3: ваша схема не буде робити більшість валідацій, які ви очікуєте, будьте готові імплементувати їх самі 21:22-23:36 - (пітонячий) мінус №4: генеровані класи по вашим прото читати ви не захочете, а IDE не обов’язково зможе підхопити і правильно підказувати. [Коли вже здогадаються pydantic туди додати?] 23:37-24:03 - Міряємо перформанс за допомогою ghz 24:04-27:34 - Балансування навантаження в k8s кластері 27:35-29:31 - outro і місце для ваших коментарівДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут (може) будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00 - 0:45 Нове інтро + про цей "сезон" + про що цей випуск 0:45 - 4:16 Сценарії деплою бази даних на вашому проекті, від "дешевших" до дорожчих 4:16 - 5:38 Рух serverless і чому він дібрався і до баз даних. AWS Aurora як приклад 5:38 - 7:12 Які проблеми селфхостед постгресу ви оминаєте з serverless базою. Чи потрібно всім знати тюнінг? 7:12 - 9:30 Чи не стане вендорлок проблемою? Кубернетіс вже занадто дорого для бізнесу? Клауд рішення, що приносять value з першої хвилини запуску 9:30 - 12:31 Serverless не лише про великі дані, до речі. Параметр бази, який всі вічно забувають апдейтити і чому це не проблема для CockroachDB. Ще трохи, і AWS здогадається тарифікувати бази як djuice у 2003ому 12:31 - 15:07 Заплатив за cockroach, а як його в кластер запхати? А ніяк, платіть за Aurora. Слоупок коментарі про кубернетіс 15:07 - 17:05 Нові можливості, які відкривають serverless бази. Болі time-series баз. Amazon Timestream 17:05 - 20:14 Cloudflare і їх хмарні функції. А також їх D1 – серверлес сховище даних. Обіцяні посилання на проекти, базовані на sqlite: rqlite, duckdb 20:14 - 21:40 Повертаємося до Aurora і її спільні риси з D1. Доповідь про Aurora як геній інженерної думки. І чому це поки що не безкоштовно 21:40 - 22:50 АутроДолучайтесь до наших соцмереж:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
-
🔞 Тут будуть матюки 🔞
В гостях – Дмитро Ткаченко
Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
0:00-0:30 Дисклеймер 0:30-2:05 Книга з Амазона за 23 млн $. Про що цей епізод 2:05-5:20 Динаміка E-commerce останніми роками 5:20-11:36 E-commerce агрегатори: що це і як вони працюють? 11:36-14:28 Як агрегатори обирають, які бізнеси придбати? Тех нічні виклики аналітики 14:28-20:56 Як нам визначити, за якою ціною продавати наш продукт: базові економічні матерії 20:56-23:22 Про що мовчить базова модель: зміни реального світу з часом та поведінкова економіка 23:22-28:44 Як максимізувати прибуток? Відповідь зарита десь у еластичності попиту, але спочатку визначимо, що це таке. Еластичні і нееластичні товари 28:44-32:24 Але як порахувати еластичність попиту? Чому просту теоретичну формулу не так-то і просто обрахувати на практиці? 32:24-36:26 Отримуємо дані для обрахування еластичності: A/B тести і "натуральні" експерименти. Агрегація сигналів по товарам тієї ж категорії 36:26-38:40 Знову про економічну теорію: що таке крос-еластичність 38:40-48:17 Розчехляємо ML: чим корисні CV і NLP для цих задач? Моделюємо еластичність попиту. Лінійна регресія. Causal inference. Confounding factors 48:17-1:00:20 Fixed effects model. Demeaning / log-трансформації. Як від коефіцієнтів моделі переходимо до еластичності попиту 1:00:20-1:09:20 От порахували ми еластичність попиту, що далі? Визначення оптимальної ціни. І як для різних обставин ми маємо різні точки оптимальності 1:09:20-1:10:00 Інтерлюдія про посилання, що можна знайти в нашому телеграмі 1:10:00-1:22:08 Як визначати якість наших моделей? Хитрощі для проведення A/B тестів з цінами 1:22:08-1:29:10 2х ступеневий підхід для кейсів, коли даних недостатньо, а вирахувати еластичність хочеться – R-learner підхід 1:29:10-1:31:15 Аномальність історичних даних останніми роками 1:31:15-1:34:20 Чому варто почитати оригінальні пейпери? 1:34:20-1:36:47 Outro 1:36:49-1:39:39 Post-credits: підручник дрозофіл за 23 млн $Долучайтесь:
https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachkyМузика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
- Visa fler
