Codu - лампова IT спільнота

9 ключових концепцій штучного інтелекту, пояснених за 7 хвилин - Токенізація - Декодування тексту - Інженерія промптів - Багатоетапні агенти ШІ - RAGs - RLHF - VAE - Моделі дифузії - LoRA Python'er

🇺🇦 Друзі, до вашої уваги добірка каналів, які можуть стати вам в нагоді. Підписуйтесь! ▪️Finteco — канал про економіку, фінанси та бізнес. Розбираємо важливі події, показуємо взаємозв’язки між ними та допомагаємо краще розуміти, як працює економіка в Україні та світі. посилання ▪️Ціна держави — найцікавіший канал України про економіку, реформи, податки, бізнес і гроші. Його читають нардепи, урядовці, НБУ, підприємці міжнародні організації ▪️dev.ua — канал з новинами IT сфери. Тут історії айтішників, правда про те, як IT-бізнес переживає війну та новини про українські розробки. ▪️Finance.ua — все найцікавіше про фінансову сторону технологій: ШІ, стартапи, Big Tech і digital. Автори доступно й без води розповідають про гроші, інвестиції та економіку. ▪️Територія права — мобілізація, зміни у законодавстві, поради від юристів, знай свої права! ▪️Python'er — найзмістовніший канал з Python: актуальні бібліотеки, лайфхаки по ним, підготовка до співбесід та різні тести. ▪️Податки та бухгалтерія | WeDoITBM — актуальні новини про податки фізичних осіб для тих, хто отримує додаткові або іноземні доходи, ФОП, ТОВ - від провідних спецілістів WEDOITBM

Недооцінена фіча у VS Code, яка реально спрощує життя Можна додати кольорову рамку навколо вікна, щоб легко відрізняти різні проєкти — наприклад, frontend і backend при постійному перемиканні

Що це дає: • кольорову рамку навколо вікна • підтримку різних форматів кольорів (hex, rgb, hsl тощо) • зручність при роботі з кількома проєктами • можна використовувати системні або свої кольори

Як увімкнути: знайди window.border у налаштуваннях, відкрий вкладку workspace і задай потрібний колір </Codu>

Ловіть інфраструктуру для AI-агентів OpenHarness — це open-source рішення, яке дає легку основу для створення агентів: інструменти, пам’ять і механізми взаємодії між ними

Що пропонує: • проста та гнучка архітектура • підтримка 40+ інструментів і плагінів • система керування та прав доступу • контекст і пам’ять для ефективнішої роботи • координація між кількома агентами

</Codu>

💻 Купив ноут. Відкрив браузер. І він вже “думає”… — підвисає — шумить — працює нестабільно На папері все виглядає добре: i7, 16 GB RAM, SSD Але в реальності — зовсім інший досвід. Справа не лише в характеристиках. Є речі, які більшість не враховує при виборі. 👉 Тут показують нормальні варіанти і пояснюють чому: https://t.me/+5YcPOtwquqI4MTRi

Може, ще й гранату? @itmemeua

Kotlin для Android-розробки з нуля У відео пояснюються основи Kotlin: змінні, функції, класи та базові принципи Android-розробки </Codu>

Працюєте з криптою або отримуєте оплату в USDT? Finprostir – криптообмінник з досвідом роботи 8 років Що можемо зробити: ✔️купівля / продаж USDT, BTC, ETH за USD / UAH / EUR ✔️поповнення карт українських банків за USDT ✔️готівкові перекази по Україні та світу ✔️оплата SEPA / SWIFT інвойсів ✔️платежі на Wise та Revolut Підходить, якщо ви: ➖фрілансер або працюєте на іноземних клієнтів ➖отримуєте оплату в крипті ➖платите підрядникам або сервісам ➖хочете швидко перевести кошти у зручний формат Все через Telegram – швидко і без зайвих кроків. Напишіть зараз – підкажемо рішення під вашу задачу. @uf_support

Працюєте з криптою або отримуєте оплату в USDT? Finprostir – криптообмінник з досвідом роботи 8 років Що можемо зробити: ✔️купівля / продаж USDT, BTC, ETH за USD / UAH / EUR ✔️поповнення карт українських банків за USDT ✔️готівкові перекази по Україні та світу ✔️оплата SEPA / SWIFT інвойсів ✔️платежі на Wise та Revolut Підходить, якщо ви: ➖фрілансер або працюєте на іноземних клієнтів ➖отримуєте оплату в крипті ➖платите підрядникам або сервісам ➖хочете швидко перевести кошти у зручний формат Все через Telegram – швидко і без зайвих кроків. Напишіть зараз – підкажемо рішення під вашу задачу. @uf_support

Як використовувати Docker для легшої локальної розробки У відео показано, як використовувати Docker для локальної розробки на прикладі простого Python API‑сервера: запуск сервера локально, створення Docker‑контейнера, Docker‑Compose та робота зі змінами в даних </Codu>

Шпаргалка про використання LLM агентів для глибинного ресерчу: User Query & Planning — користувач задає запит, система уточнює його і будує план із розбиттям на підзадачі, Task Execution — під-агенти виконують задачі через інструменти (web search, браузер, код), API Layer — взаємодія з зовнішніми сервісами (пошук, парсинг, виконання коду), Sub-Agents — спеціалізовані агенти (аналіз ринку, компаній, технічний аналіз), Synthesis — об’єднання та аналіз зібраної інформації, Citation — додавання джерел і форматування посилань, Final Output — формування фінальної структурованої відповіді </Codu>

Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить </Codu>

NPM Visual Manager — керуй залежностями без терміналу Розширення для VS Code, яке дозволяє працювати з npm-пакетами через зручний UI замість команд у консолі

Що вміє: • показує встановлені та актуальні версії • встановлення пакетів прямо з інтерфейсу • оновлення в один клік • просте видалення • масові операції • повністю працює всередині VS Code

</Codu>

Ось для чого й існують програмісти </Codu>

У Visual Studio Code є секретна фішка: можна подивитися, скільки рядків коду створив ти особисто, а скільки — допомогою ШІ Спробуй та зрозумій, чи ти більше кодер, чи більше AI-промптер </Codu>

AltSendme — шифрований P2P файлообмінник без хмари Це відкритий інструмент, який дозволяє легко та безпечно передавати файли будь-якого розміру та формату прямо між пристроями, без хмар, реєстрацій і обмежень Працює на Windows, Mac і Linux, абсолютно безкоштовно, а дані залишаються лише у твоєму контролі </Codu>

Практичні великі мовні моделі Всередині: Розділ 1: Вступ до мовних моделей Розділ 2: Токени та ембеддинги Розділ 3: Розбираємо Transformer LLM зсередини Розділ 4: Класифікація тексту Розділ 5: Кластеризація тексту та тематичне моделювання Розділ 6: Prompt engineering Розділ 7: Просунуті техніки та інструменти генерації тексту Розділ 8: Семантичний пошук та retrieval-augmented generation (RAG) Розділ 9: Мультимодальні великі мовні моделі Розділ 10: Створення моделей текстових ембеддингів Розділ 11: Fine-tuning representation-моделей під класифікацію Розділ 12: Fine-tuning generation-моделей GitHub: http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models Python'er

😁 @itmemeua

Шпаргалка про Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation): User Query — користувач формує запит, який надходить у систему, Aggregator Agent — центральний агент координує весь процес, Planning — система будує план (наприклад, через ReAct або CoT) і вирішує, що робити далі, Memory — використовує короткострокову й довгострокову пам’ять для контексту, Fetch — звертається до різних джерел (локальні дані, пошук, хмара) через окремих агентів, Enhanced Prompt — збагачує запит отриманими даними, Generation — передає все в LLM (наприклад, GPT чи Claude) для генерації відповіді, Final Output — повертає користувачу готовий результат </Codu>

QDirStat — візуальний аналізатор дискового простору для Linux Це open-source додаток, який показує, які файли та папки займають найбільше місця на диску. Допомагає швидко знаходити й видаляти непотрібні дані та ефективно керувати сховищем </Codu>