Codu - лампова IT спільнота

⚡️ AI — це вже не про майбутнє, а про навички, які потрібні зараз. Якщо давно хотіли розібратися, але не знали з чого почати — це гарна можливість. https://i.goit.global/UaLBa

Справжній переможець не бере участі в перегонах </Codu>

Що таке наслідування в ООП? Наслідування дозволяє одному класу (підкласу) переймати властивості та методи іншого класу (суперкласу), що допомагає повторно використовувати код і розширювати його функціональність </Codu>

Сайт, який сам себе розвиває за допомогою ШІ Розробник зробив експериментальний сайт, де користувачі надсилають ідеї, а кожні 4 години ШІ сам обирає одну з них і реалізує Увесь код автоматично публікується на GitHub, тож можна спостерігати за розвитком проєкту Поки можливості обмежені: Claude Code не має доступу до бази даних і не може створювати API. Але автор розглядає можливість зняти ці обмеження й подивитися, що з цього вийде </Codu>

Як працює процесор Один із найкращих матеріалів для початку, якщо хочете зрозуміти, що насправді відбувається всередині процесора та як він виконує команди </Codu>

😁 </Codu>

Шпаргалка по типах баз даних: SQL — реляційні бази зі структурованими даними та транзакціями, NoSQL — гнучкі та масштабовані нереляційні бази, Columnar — зберігання даних по колонках для аналітики, NewSQL — SQL-бази з масштабованістю NoSQL, Spatial — робота з геоданими та просторовими запитами, Graph — зберігання зв’язків між об’єктами, Document — зберігання даних у форматі документів, Key-Value — зберігання пар ключ-значення, Time-Series — робота з даними, прив’язаними до часу, Object-Oriented — зберігання об’єктів і складних структур </Codu>

Efficient Generative Language Models — курс Stanford Раджу зберегти осінній курс MS&E 319 від Stanford про ефективні генеративні мовні моделі Курс охоплює шлях від переднавчання до інференсу та постнавчання. Матеріали й записи лекцій обіцяють додати пізніше Головна ідея курсу — як отримати максимум від моделі за обмежених обчислювальних ресурсів. Розглядають MoE, attention, KV Cache, квантизацію, speculative decoding, LoRA, RLHF, DPO та дистиляцію Цікаво, що всі ці методи розглядають через один практичний підхід: що саме вони економлять — обчислення, пам’ять чи час — і якою ціною Це допомагає краще розуміти, чому моделі стають дешевшими в роботі, як масштабувати інференс і які компроміси стоять за новими AI-релізами Курс має певний поріг входу, але якщо цікавить оптимізація LLM та AI-інфраструктури, за ним точно варто стежити </Codu>

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"

⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички

🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/UaLBa

Чому асемблер досі не державна? </Codu>

Шпаргалка з Linux Administration: Command Line — робота з основними Linux-командами, File Permissions — права доступу та chmod/chown, SSH — ключі для безпечного підключення до серверів, Firewall — контроль мережевого трафіку, Backups — автоматичне резервне копіювання, Scripting — Bash/Python для автоматизації, Package Management — apt, yum, dnf та залежності, Networking — діагностика мережі, Process Management — ps, top, systemctl, Disk Management — df, du, LVM, Git — контроль версій, Containers — Docker і Kubernetes, Configuration Management — Ansible/Puppet/Chef, Cloud — AWS/Azure/GCP, CI/CD — автоматизація тестування та деплою, Monitoring & Logging — Prometheus, Grafana, Nagios та централізовані логи, Infrastructure as Code — Terraform/CloudFormation, Orchestration — Kubernetes та Docker Swarm, Certifications — AWS, Kubernetes, Red Hat, Continuous Learning — постійне оновлення DevOps/Linux-навичок </Codu>

GuppyLM — маленька мовна модель за 5 хвилин У відкритому доступі з’явився GuppyLM — проєкт, який дає змогу навчити мовну модель на 9 млн параметрів з нуля приблизно за 5 хвилин Репозиторій містить увесь процес навчання та підходить для швидких експериментів із невеликими мовними моделями без потужної інфраструктури </Codu>

Відчуваєте, що AI поступово "відбирає" вашу інженерну експертизу? Все більше Middle та Senior Engineers стикаються з однією проблемою: AI спрощує виконання задач, але разом із цим інженер дедалі частіше стає просто executor — замість того, щоб проєктувати складні системи та приймати архітектурні рішення. Через це виникає відчуття, що професійно стоїш на місці. Саме для досвідчених інженерів Neoversity створили master-level програму Engineering of Autonomous AI Systems. Це не курс про промпти, Cursor чи використання ChatGPT. Це навчання про те, як проєктувати production-grade системи навколо AI: керовані, надійні, захищені та готові до масштабування. За 18 місяців ви опануєте:

→ Advanced RAG та Vector Databases → Autonomous Agents та Multi-Agent Orchestration → Harness Engineering → AI Security та Red Teaming → ML System Design → MLOps для AI → Control Patterns → AI Governance

✔️ Bridge Course + 9 дисциплін + Capstone ✔️ Онлайн паралельно з роботою ✔️ Для досвідчених Engineers із 3+ роками комерційної розробки ✔️ Міжнародний диплом магістра Якщо відчуваєте, що настав час перейти від використання AI до архітектури AI-систем — ця програма саме про цей перехід. 👉 Детальніше: https://cutt.ly/syvuhwaS

LLM Internals — дорожня карта зсередини LLM У репозиторії зібрали цілісну дорожню карту: від токенізації та BPE до навчання, донавчання, RAG, агентів і оптимізації інференсу Розбирають Q/K/V, RoPE, каузальні маски, GQA, Transformer, MoE, LoRA, нормалізацію, зворотне поширення помилки, крос-ентропію, RLHF і моделі, що міркують Окремий блок присвячений прискоренню інференсу: KV Cache, Flash Attention, Paged Attention і спекулятивне декодування Для кожного розділу є статті та відео — зручно, щоб зібрати розрізнені знання про LLM в одну систему </Codu>

Не приховую - було </Codu>

Один із творців ChatGPT представив принципово новий тип моделей — Jev Два роки Діогу Алмейда таємно розробляв модель, яка не генерує текст послідовно Jev отримує неструктуровані дані й паралельно виконує задані розробником рішення: обирає категорію, виставляє оцінку або визначає ймовірність Модель не використовує прихований ланцюжок міркувань — складну поведінку розробник збирає з простих рішень за допомогою коду За заявою компанії, Jev працює у 20–200 разів швидше та коштує у 40–400 разів дешевше. Мільйон вхідних токенів коштує 4,2 цента, а вихідні дані залишаються безкоштовними Компанія також заявляє про нульові галюцинації: модель не може вийти за межі заданих варіантів чи порушити структуру, хоча може обрати неправильний варіант Jev — не заміна GPT-6 Astra і не новий чатбот. Його створили для автоматизації, де потрібні швидкі рішення у визначеному форматі, а не тексти </Codu>

А яку сторону обираєте ви? 👍 — GitLab 🔥 — GitHub </Codu>

11 принципів розробки ПЗ, які варто зрозуміти якомога раніше • SOLID — якісне ООП-проєктування • DRY — не повторюйся • KISS — роби простіше • YAGNI — не створюй те, що поки не потрібно • SRP — одна відповідальність • Open/Closed — розширюй, не ламаючи наявне • Dependency Inversion — менше жорстких залежностей • Composition — складай систему з гнучких компонентів • Separation of Concerns — розділяй зони відповідальності • Fail Fast — виявляй проблеми якомога раніше • Measure First — спочатку вимірюй, а потім оптимізуй </Codu>