Опівночні Балачки

Опівночні Балачки №46: Ґеллоуін і страшний ШІ

Виявляється, цей епізод ще тиждень тому був на аудіоплатформах 👻🎃

▶️ Youtube – коли заллємо, буде
🍎 Apple Podcasts – two
👂Spotify – three

- 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 Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Опівночні Балачки №45: Golang. З моїх слів записано вірно

▶️ Youtube – Пізно
🍎 Apple Podcasts – богу
👂Spotify – молитись

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? Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Опівночні Балачки №44: старий новий Python 3.12

▶️ Youtube – your
🍎 Apple Podcasts – nightmare
👂Spotify – Nancy
🤷‍♂️Інші Платформи – Drew


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 Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Tech talk + збір = 🛻: як легко проходити співбесіди та потрапити в FAANG та інші міжнародні компанії та стартапи?

Коли: 13 березня о 19.00 за Києвом.

Ціль: збираємо на автомобіль для підрозділу НГУ Хартія. Кінцева ціль 150000грн.

Про мене: 👋, я Марк. 5+ років працюю в AWS, Bloomberg (linkedin) і пройшов та спробував пройти понад 20 співбесід у різні компанії серед яких Apple, Microsoft, Twitter, Reddit, Meta та багато інших. Також регулярно проводжу інтерв'ю і вже налічую більше 100+ інтерв'ю різного типу.

Про що поговоримо:
- як оформляти CV
- як готуватися та що очікувати від інтерв'ю
- які етапи інтерв'ю зазвичай бувають та яка підготовка потрібна для кожного з них
- Leetcode та дизайн інтерв'ю та їхня користь для вас.
- як працює система найму з іншого боку.

Також поділюсь нескінченною кількістю матеріалів та підходів до найскладніших у підготовці етапів.

Тривалість: до 2 годин з Q&A сесією.

Ціна: будь який донат від 1000грн буде рахуватись вхідним 🎟. Задонатити на квиток

Ото людина, яка найбільше коментарів під останнім постом бахнула. Обов’язково долучіться, якщо тема вам цікава

2024 TBD

Опівночні Балачки №43: Дизайн-інтерв'ю

▶️ Youtube - Last
🍎 Apple Podcasts - Christmas
👂Spotify - You
🤷‍♂️Інші Платформи - Gave

Тайм-коди:
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. Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Ой, а що це під святковою ялинкою? Можливо, щось завалялося з Миколая, чи Різдва, а може і на сьогодні хтось по старій пам'яті приніс подарунок?
Це новий випуск подкасту Опівночні Балачки.

№43 глобально і 1й сезон 3го випуску, наберемося сил, того гляди і ще 4 записаних опублікуємо.

P.S. Емпірично, ми дізналися, що Х = 28

Привіт!
Сьогодні, як і наступних Х тижнів, нових випусків не буде.
А поки ми відпочиваємо, можемо порекомендувати контент з тг каналу "Шось про айтішку", де Роман ділиться своїми експериментами з ШІ і в прямому ефірі розповідає про прогрес побудови продукту з використанням МЛ
Тому заходьте -> https://t.me/frontender_clj

Опівночні Балачки №42: Рекомендаційні системи, ч.2. Будуємо моделі, зворотній зв'язок, а як схочемо, то і ChatGPT підключимо

В гостях – Дмитро Войтех, СТО @ S-PRO

👁️ Youtube – Складний
🍎 Apple Podсasts – Машинний
📡 Spotify – Біт
🔗 Інші платформи – Ха!

Тайм-коди:
* 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. Оголошення подальших планів подкасту

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Вітаю, друга частина подкасту про рекомендації вже зійшла з монтажного столу, тому днями запостимо. Останній випуск цього сезону. Безпечного всім вам дня 🙏

Опівночні Балачки №41: Рекомендаційні системи, ч.1. Побудова рекомендаційних систем, їх складові і оцінку якості

В гостях – Дмитро Войтех, СТО @ S-PRO

▶️ Youtube – Крізь
🍏 Apple Podсasts – хащі
🎧 Spotify – лісового
🖇️ Інші платформи – бога

Тайм-коди:
* 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!

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Привіт! Випуск буде завтра. Розмовляли з гостем про рекомендаційні системи, це буде перша частина міні-циклу. Щасти і спокійного вам дня ✌️

Опівночні Балачки №40: AI Act – законодавство про ШІ з ЄС на експорт

👁️ Youtube – знову
👂 Apple Podсasts – дим
🎧 Spotify – наповнює
🎯 Інші платформи – пластик

Тайм-коди:
* 2:44-6:44 Aritificial Intelligence Act у ЄС 11 травня перейшов на наступний етап законотворчого воркфлоу. Що далі?
* 0:00-2:43 Інтро про закони і як в майбутньому кіберполіція буде накривати людей, що генерують меми з метою розповсюдження
* 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 Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Опівночні Балачки №39: Практика тестування на Python, ч.2

👁️ Youtube – Засинає
👂 Apple Podсasts – місто
🎧 Spotify – але
🎯 Інші платформи – тобі

Тайм-коди:
* 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 Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Опівночні Балачки №38: Практика тестування на Python, ч.1

👁️ Youtube – Never
👂 Apple Podсasts – Gonna
🎧 Spotify – Give
🎯 Інші платформи – You 🆙

Тайм-коди:
* 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 hammett (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 Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Опівночні Балачки №37: Тестування ч.1. Теорія

📺 Youtube – The
▶️ Apple Podсasts – Good
🎧 Spotify – Old
🔗 Інші платформи – World

Тайм-коди:
* 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 коментарі

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Випуск мав бути коротким, але 🤷‍♂️

Опівночні Балачки №36: Code Review

👁 Youtube – Кидайте
🍎 Apple Podcasts – Гроші
👂 Spotify – На
🎧 Інші платформи – ПЖ (тут)

Тайм-коди:
* 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 був пиздьож, 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 відпочиваємо

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov

Хто святкує - для тих блага вість - Христос воскрес. А хто нє - тому гарного недільного дня ❤️

Пані та панове, FYI: наступний випуск не раніше вихідних і то, якщо повезе і роботою не завалить.

Опівночні Балачки №35: AI та методи ірраціонального страху

👁 Youtube – Every
🍏 Apple Podcasts – Breath
〰️ Spotify – You
🎧 Інші платформи – Take

Тайм-коди:
- 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 автору 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 Outro

Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov