Otabek’s I/O

#experience Hamma vibe coding qilayabdi. Bilasizmi, korxona ko'p maxsulot ishlab chiqarsa nimalar sodir bo'ladi? Ularni test qilish, ko'rikdan o'tkazish qiyinlashadi. Qayta aytmoqchi bo'lgan so'zim, AI bilan kod yozish ishni tezlashtiradi, sifatni pasaytiradi. Kod yozish oldin ham muammo emas edi. Haqiqiy muammo kodni "review" qilishda edi. Biz hali ham noto'g'ri muammoni yechayabmiz. "AI bilan kod yozavering, qolganlarni eshitmang" deydigan yomon injenerlikka targ'ib ko'payib qolgan. Haqiqiy injenering o'rganishdan va muammo yechishdan iborat. Muammo yechayabsizmi? Unda nima muammoni qanday yechayabsiz? Shu savolni so'rab ko'ring, agar nimadir o'rganayotgan bo'lsangiz demak to'g'ri yo'ldasiz. Avvalroq kod yozishni AI ga topshirganim haqida aytgandim. Juda ko'p ishimni yengillashtirdi, ammo juda ko'p muammo keltirib chiqa boshladi ham. Bugundan kamroq vibe coding qilishga o'tayabman. Katta va murakkab ishlar, loyihalar uchun yaramas ekan.

#experience Dropbox'da highly distributed systems qurganmiz deb ko'p aytganman. "O'zi tizimlarni nega distribute (tarqatish) qilish kerak?" degan savolga ham javob bermoqchiman. Ilgariroq agar dasturlar ko'proq foydalanuvchilarga xizmat ko'rsatishi kerak bo'lgan bo'lsa, insoniyat shunchaki serverlarga ko'proq va kuchliroq RAM, Disk va CPU qo'shib kuchaytirgan. Buni Vertical Scaling (chunki moshina eniga emas, bo'yiga o'sadi faqat) deb ataymiz. Qayisidir nuqataga borib dunyodagi eng kuchli kompyuterni yasab qo'ydik ammo shu ham yetmayabdi degan muammo paydo bo'ladi. CPU cheksiz tezlasha olmaydi, chunki elektr toki bilan gaplashgani uchun juda ko'p qizib ketadi va eriy boshlaydi. Tok o'chib qolsa butun biznesingiz o'chadi degani, chunki bizda faqat bitta kompyuter bor. Serveringiz boshqa regionda bo'lsa RTT (Round Trip Time) va Latency muammolar kelib chiqadi. Xullas siz o'ylagandek ideal emas. Endi bizga lokalizatsiya va tezlik kerak. Bitta super kompyuter o'rniga 100ta kichik kompyuterlarni tarmoq orqali bog'laymizda, ularni bitta tizim sifatida ishlashga o'rgatish fikri keladi, ya'ni Horizontal Scaling. Ammo bu yerda eng katta muammo bor, untrustworthy network (ishonchsiz tarmoq). Networking (reklamada aylanay) yaxshi o'qiganlar buni juda yaxshi bilishadi. Tarmoqda nimadir sodir bo'lsa ikkinchi tomon bilmay qolishi yoki tarmoqda yo'qolishlar bo'lishi mumkin (Network Partition Illusion). Yokida "Split-Brain Catastrophe" muammosi yoki The Gray Network ya'ni servis healthy (sog'lom) mi deb so'rasangiz "ha" deyaveradi lekin u juda sekin bo'lgani uchun nechadir foiz trafikni tashlab yuboradi. Boshqa serverlar unga ishlayabdi deb so'rov yuboraveradi va natijada butun region cloud servisi qulashiga olib boradi. Odatda tizimlarni kengaytirishda (scale), doim ishlab turishini ta'minlashda (Availability) va latency kamaytirish uchun lokalizatsiyalashtirishda distribute qilinadi. Chunki katta traffikga bitta eng kuchli bo'lsa ham qurilma javob bera olmaydi, biri o'chib qolsa ikkinchisi javob berishi uchun va ma'lumot foydalanuvchi regionida saqlansa unga tezroq yetib borishi uchun. Arxitektura qilishda esa "Stateless", "Stateful" va "Consensus Protocols" degan tomonlari bor. Stateless bo'lsa oson, ma'lumot DBga saqlanadi va load balancer orqali istalgan servis o'sha yagona DB'dan ma'lumot o'qib foydalanuvchiga javob bera oladi. Stateful bo'lsa DB da muammolar paydo bo'ladi. Ma'lumotlarni maxsus key'lar orqali sharding qilasiz, va doim replica olib borasiz. "Split-Brain" muammosini yechish uchun serverlar Raft yoki Paxos algoritmlari orqali ovoz berish yo'lga qo'yishadi. Nega? Chunki tizimlar distributed, ular endi bitta emas ko'p. Va ko'pchilik rozi bo'lganda operatsiya bajarilishi kerak, chunki ma'lumotlar bir joyda emas. Va bu tushunchani "Quorum" deb atashadi. U yerda yana vaqt muammosi ham bor ayalanay. Butun dunyo bir xil vaqtda operate qila olmaydi. CAP theorem dagi kimni qurbon qilish masalasi ham bor. Xullas juda murakkab jarayon. Ko'pchilik yozmagan jarayon, menga buni Staff Engineer o'rgatgandi va bu "Formal Verification" deyiladi. Tizimni matematik yo'l bilan to'g'riligini topish mumkin ekan. Test qilishda biz har xil input berib, outputini to'g'ri javob bilan solishtirib olamiz. Lekin distributed systems bunday testlash doim ham ishlayvermaydi. Formal Verification 3ta bosqichdan iborat. Specification bosqichida tizim nima qilishi kerakligini ifodalaysiz. Implementation qismida kodini yozasiz. Engine qismida implementatsiya qilgan kodiz spesifikatsiya qismida tasvirlagandek ishlashini tekshirasiz. Bu jarayon haqida juda kam bilimga egaman, shunga ko'p yoza olmayman. Hozircha shular

Topshirishingiz mumkin, javobolarni formada to'ldirgan email'ingiz orqali olasiz. Video yozib olinadi. 📍 Format: Online 🔗 Havola: https://forms.gle/6K43jHhvw5Zes66s7

Interview patterns Shu kungacha >100 oshiq intervyu qilganman. Ham oluvchi, ham beruvchi, ham kuzatuvchi. Intervyudan o’tish bo’yicha kichik 2 kunlik offline dars tashkil qilmoqchiman, talablarga binoan. Ovozlar soniga qarab tashkil etish qaror qilamiz. Narxi: $50 o’ylab turibman. Ovoz bering. Bu aniq bo’ladi deb ayta olmayman, albatta talab ko’p bo’lsa qilishga harakat qilamiz. Taklif email va botga yuborilgan savollardannkelib chiqib qilinayabdi.

#AskMeAnything Savollaringiz bo'lsa marhamat. Ancha bo'libdi suhbat qilmaganimizga.

#experience Dropbox'da ishlab ko'p ajoyib narsalarga guvoh bo'lganman. Dunyo bo'ylab ko'p davlatlarda ish faoliyati yuritadishiga qaramay, ishchilar soni unchalik ham ko'p bo'lmagan (muhandislar soni men kirganimda > 10k, va layoff'lardan keyin 4.9k qolgandi) kompaniya. Boshqa katta kompaniyalardan farqi bottom-up (basdan-yuqoriga) kulturasida ish yuritilardi, ya'ni muhandislar investorlarga nima ustida ishlashni aytishadi, tepadan "shuni qilasan" degan buyruq kelmaydi (81% holatda). Meni eng ko'p lol qoldirgan narsalardan biri uni oqimga erta ba'zan vaqtida tez moslashishi bo'lgan. "Ask Max" degan servisni ko'rganimda ilk bor hayron qolgandim, men ko'rgan agentic AI. Siz undan savol so'raysiz, yoki prompt yuborasiz. U sizni promptingizni klassifikatsiya qilib, buyruqimi, savolmi yoki shu kabi ishlarni aniqlab shu asosida ish bajarardi. Eng qiziq tomoni, bu servis 2022 yilda May (yoki Mart) oyida ishga tushgan ekan test rejimda, bu degani servis undan oldinroq qurila boshlangan. Birinchi aytgan gapim "Wow, that's how it looks agentic AI systems". Aytgancha, hamma uni "Max" deb chaqirardi, bitta men uni "itvachcha" derdim. Keyin menejerimga o'rgatdim, va butun jamoa uni shunday chaqira boshlagandi :) Staff Engineer bo'lib ishlab OpenAI jamoasi bilan ishlaganim haqida yozgandim ilgariroq. ChatGPT 5.1 chiqqan paytlari edi. Bizga ular "GPT-5.1-Codex, Mini va Max modellarimiz bor koding uchun maxsus" deyishganda juda ko'p so'raganim esimda. Keyin uni ham olib kirgandik. Birinchi bor eshitib o'ylanib qolgan gapim "Skill based development" bo'lgan. 2025 yil, Dekabr oylari edi adashmasam. "Biz skill yozib chiqamiz, u yerda to'liq instruksiya, yaxshi va yomon misollar va nimalarni qanday hohlashimizni to'liq yoritib o'tamiz. Keyin AI u asosida kod yozadi" degani esimda. Yana bir "WOW moment" bo'lgandi. Ulardan tutorial qilib berishini so'ragandim. Butun organizatsiya uchun qilgan eng yaxshi ishlarimdan biri bo'lgan deb o'ylayman, har holda ismimni unutishmaydi shu sabab. Kompaniyadan ketishimdan 2 oy oldin, faqat dokumentatsiya yozishga o'tdim. Loyihalar bo'yicha bilgan bilimlarimni yozib, bor ammo eski bo'lgan dokumentatsiyalarni yangilab chiqish vazifasi berilgandi. Shu paytlar qandaydir coding uchun topshiriq kelsa, SKILL.md yozib, men ham "Skill based development" qilishni boshlagandim (ha to'liq AI bilan kod yozganman). Xattoki review'ni ham to'liq AI ga topshirganman, jamoadan boshqa muhandislar AI o'tkazib yuborgan xatolarni yozishardi, AI uni olib yana ustida ishlab qayta PR ochardi. Yaqinda shu haqda o'ylab qoldim, o'zimni uslubimga mos SKILL yozib ko'rdim. Hozircha 5/10 ishlayabdi. Yaxshilash kerak joylari ko'p. Ammo coding qismdagi deyarli ko'p ishni AIga topshirishga qaror qildim. Ammo code review uchun har bir qatorni o'qib chiqishni ham odat qildim. AI kod generatsiya qilishi mumkin, ammo code review jarayonini hali ham yaxshi bajara olmaydi, ha industriya hali ham eng muhim muammoni yechmagan. Lekin biz o'rganishimiz, va doim bir xil formada turish uchun endi ko'proq review qilishni boshlashimiz kerak. AI generates code, humans review it. Kod yozish ishimizni bir qismi, uni to'g'ri yoki noto'g'ri ishlashi bizni mas'uliyatimiz. Mas'uliyatli bo'ling!

GridWall RL Environment Reinforcment Learning nimaligiga qiziqadiganlar uchun. Buni vizual ko'rish uchun ilgariroq bir o'yin yasagandim. Uni UI qismini AI dan yaxshilashini so'rab, sal to'g'irlab chiqardim. Kod imkon qadar oson yozilgan, iltimos qattiq kritika qilmang (yosh bo'lganmanda). GridWall o'yinini RL muhitda o'rganish jarayoni uchun o'yin. Siz uni o'rganish jarayonini kuzatib tura olasiz. Juda oddiy va qiziq proyekt GridWall - bu qutichalardan iborat bo'lgan o'yin. Unda Start nuqtasi, Trap (tuzoq), Wall (devorlar) va Goal (So'ngi finish) bor. Agent maqsadi bu o'yinda o'ynab, Goal ga borish uchun optimal yo'lni topishga urinish. Xaritani kod orqali istalgancha o'zgartira olasiz. Q-Learning algoritmi modellarsiz o'rganish uchun moslashtirilgan algoritm. Bu yerda hech qanday AI model yo'q, va u o'yin haqida hech narsa bilishi shart emas. Ammo u qilib ko'rib o'rganadi. Ya'ni try action -> receive reward -> update belief Q-Value degan joyi bor Q(state, action). U orqali qaysi state (holatda) qaysi harakat (action) yaxshi bo'lishini shunchaki so'raydi, ya'ni oddiy hashmap deb tasavvur qilsangiz bo'ladi. Ko'proq research qilib ko'ring yana

Donat qilish va qo'llab quvatlash uchun ba'zilar karta bering, tirikchilik kira olmayman deb yozibdi. Bunday insonlar borligini ko'rib ijodkor insonni ko'zi quvnaydi 🥹. Mana: 9860026621977813 Kartaga pul yuboring-a, sms kod yubormang : )

#startup Dropbox'da ML team kichik model train qilishgandi. Biz uni olib Reinforcement Learning muhitga tashlab uni qilayotgan ishlarini kuzatgandik. Bu joyiga to'liq to'xtala olmayman, ammo qiziq bir narsani aytmoqchiman. Agent muhitga tushganda turli xil yo'llarni sinab ko'radi. Agentga policy beriladi va u shunday chiqib ketmaslikga harakat qiladi. U har xil oldin ko'rmagan (pre-training jarayonida) ishlarni qilib ko'rishga va yangi neuronlar xosil qilishga harakat qiladi. Bu yerda odam emas, muhitni o'zi baho qo'yadi, reward (mukofot) yoki penalty (jazo). Reward funksiyasi yozib chiqiladi (MDP - Markov Decision Process), u orqali agent harakatini baholash uchun formula yozasiz. Bu avtomatlashgan protsess. Qiziq tomoni unga berilgan topshiriq bo'yicha u xato qildi. Yomon baxo olib qayta urinib ko'rib yana xato qildi, umumiy 2ta xato. Yana urinish jarayonida endi bitta xatosini tuzatdi, ammo birinchi qilgan xatosi hali ham turibdi lekin yaxshi baho oldi. Eng qiziq tomoni u qilayotgan ishini unutib qo'ydi. Bu jarayonni qayta-qayta takrorlaganimizda u ba'zan bir nechta xato qilib ko'pini tuzatganda yaxshi baxo olishi bilan eski xatolarni tuzatmadi yoki eski xatosini borligini aytaveradi ammo hech tuzatmasdan boshqa ishlar qiladi. Bu jarayonni AI agent'lar uchun tuzatish mumkin deb o'ylayman. Ba'zi qilib ko'rgan eksperimentlarim natijasi shuni aytayabdi. Ammo LLM modellar uchun bu jarayonga ko'proq RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) kerak deb o'ylayman. Ammo u yerdagi odamlar ham professional bo'lishlari kerak. Bitta kamchilik bu jarayonda professional odamlarni rozi bo'lib o'tirishi qiyin, va bu ko'p vaqt oladi. Ammo shunday qilinsa hozirgi LLM (GPT) modellar ancha aqilliroq bo'lgan bo'larmidi deb o'ylaman.

#startup Juda kuchli founder va oddiy founder lar o'rtasidagi eng katta farq matematikada ekan. Google TPU, Nvidia GPU, Intel CPU yaratayotgan jamolar bilan suhbat qildim. Xulosa bitta, ular matematikada kuchli. Misol uchun Dario Amodei (Anthropic), Ilya Sutskever (OpenAI), Sergey Brin (Google), Elon Musk (SpaceX, Tesla), Pavel Durov (Telegram), Jeff Bezos (Amazon), Mark Zuckerber (Meta), Vitalik Buterin (Ethereum), Nikolai Durov (Telegram), Piotr Dąbkowski (ElevenLabs) va h.k.z Matematika tezkor va aniq fikrlashni o'stiradi. Istalgan eng zo'r ishlar ortida matematika bor. Bizda hali ham "matematika o'rganaymi?" degan savollar bo'lib turadi. G'ayrioddiy ishlarni qilish uchun sizga matematika kerak. Hozirgi startup'im ham juda ko'p matematika talab qiladi. Deyarli nima o'rgansam ham hammasi borib matematikaga taqaladi. Chip levelda ish qilish, OS bilan chip gaplasha olishi uchun compiler qilish, compiler chipga yuborilgan instruksiyani qay tartibda bajarishiyu, bajarish algoritmlari. Bularni barchasiga matematika kerak va juda low-level bilmlar. Hech nima bilmayman, ammo juda ko'p o'rganayabman. Matematika o'rganing!!!

Germany, Munich 🇩🇪 da yashasangiz bir muddat shu yerda bo’laman. Ko’rishish uchun bu yerga hay deb yuboring @otabek_askbot

Startup qilish, investitsiya olishga qiziqadiganlar bormi? Bu yerga topshirib ko'ring.

Savollar, takliflar yoki qandaydir fikrlar bo'lsa shaxsiy xabar qoldiring, 48 soat ichida chat yopiladi.

Bunday research talab qiladigan g'oyaga pul tikadigan investorlar juda kam, deyarli yo'q ayniqsa O'zbekistonda. Shuning uchun to'liq vaqtim va fokusimni bu yerga qarata olmayabman. Ammo umid qilamanki kelajakda biror loyiham kattalashib ketsa shunday murakkab jarayon uchun o'zini baxshida qilgan yoshlarga o'zim birinchilardan bo'lib investitsiya qilaman. Hozircha jarayondan bahraman bo'layabmiz.

#startup "Hozir startupda nimalar qilayabman?" eng ko'p so'ralgan savollardan. Dropbox'da ishlab yurgan paytlarim kichik experiment qilgandik. Mendagi savol quyidagicha:

Nimaga biz kichik, efficient va biror tor yo'nalishdagi modellarni ko'paytirib, ularni CPU da yuritishni o'rniga, general modellarni bilimini (weight) kengaytirib ularni ko'p train qilib, hozirda qimmat bo'layotgan GPU larda yuritishimiz kerak?

GPU va CPU o'rtasida ba'zi katta farqlar bor, ammo bu degani modellarni CPU da yaxshi va effektiv yurita olmaymiz degani emas. CPU dagi eng katta ustunlik bu xotirada. Ya'ni siz 256GB RAM istasangiz undan kattaroq qilib ishlatsangiz bo'ladi ammo bu GPUda bu limit 80GB (H100). CPU va RAM o'rtasida gaplashish tezligi ~60-100 GB/s, GPU esa ~1000-2200 GB/s ga teng. Modellar ma'lumotlar va juda ko'p compute (xisob-kitob) dan iborat. Shuning uchun ham hozircha buni yaxshiroq algoritmlari topilmagan. Ammo bu degan bunday algoritmlar topilmaydi degani emas. Qiyin muammo ustida ishlayabman, ammo har kuni nimadir o'rgatadigan muammo ustida ishlayabman.

Sizga sovg'am bor. Bugun yakshanba, dam olish kuni. Algoritmlar bo'yicha bir paytlar o'tgan jonli darslarimni sizga o'rganishga bermoqchiman. Yana bunday darslarni o'tish uchun vaqt va sharoit topilishi bilan bularni yanada yaxshiroq qilishga harakat qilamiz. 1. Algoritmlarga kirish 2. Diskret Matematika 3. Array & Strings 4. Recursion 5. Stack & Queue 6. Graph 7. Tree 8. Deque 9. Linked List 10. Sorting 11. Hash Table 12. Searching 12. Sorting 2-qism 13. Dynamic Programming 14. Greedy Algorithms Darslar yoqgan bo'lsa va fikringiz bo'lsa bemalol donat qilishingiz va fikringizni qoldirishingiz mumkin. Sizdan kelgan 5000 so'm va fikr ham men uchun juda ko'p support. Ziyo tarqating.

Next token prediction is not intelligence. Prove me I am wrong.