Index out of bounds | Entwickler/Developer Podcast

Christian Braun und Thomas Diroll

Dein Kaffeemaschinen Gespräch in Podcastform. Bei Index out of bounds sprechen Thomas und Christian von ihren persönlichen Erfahrungen aus der Software Entwicklung. Neben mehr oder weniger technischen Themen, soll Index out of bounds vor allem den Spaß am Entwickeln vermitteln. Wie eine Folge deiner Lieblingsserie nur mit und über IT und mit schlechteren Witzen. Intro/Outro Musik: Break Point von Vendredi

  1. 11. Okt.

    137 | Doom als Windkanal: Warum Forscher seit 10 Jahren KI in ViZDoom trainieren

    Jetzt bei Frachtwerk bewerben: https://frachtwerk.de/mitmachen/ Hier geht's zur Podcast-Umfrage: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/ ViZDoom ist ein Open-Source-Wrapper um den ZDoom-Source-Port, den ein Team an der Universität Poznań 2016 entwickelt und auf der IEEE CIG mit dem Best Paper Award ausgezeichnet hat. Man kann es sich als Puppeteer für Doom vorstellen: Ein KI-Agent sieht nur den Pixelbuffer wie ein Mensch und muss lernen, aus Bildern zu handeln, ohne Kartendaten oder andere Insider-Informationen zu nutzen. Warum ausgerechnet ein Shooter von 1993? Doom ist seit 1999 Open Source, rendert per Software auf der CPU, schafft bis zu 7.000 FPS auf einem Kern und bringt eine Modding-Kultur mit, die ganze Trainingsszenarien in WAD-Dateien gießt. Wir schauen uns an, wie das Zusammenspiel aus Engine, Szenarien und dem Gymnasium-Wrapper funktioniert, und verfolgen die Spur von den Wettbewerben 2016 und 2017 über GameNGen und World Models bis zu CARLA, dem Fahrsimulator für autonomes Fahren, und zu Jev aus Folge 136, das Doom über ViZDoom spielt, ohne je ein Pixel zu sehen. Community 💜 Werde Teil der IOOB Discord Community: https://discord.gg/bbC5c4vvQY Links ​ViZDoom auf GitHub: https://github.com/Farama-Foundation/ViZDoom​CARLA, Open-Source-Fahrsimulator: https://carla.org/Kontakt ​👉 ioob.de​📬 input@ioob.de​𝕏 x.com/IoobPodcast​📺 youtube.com/@ioobpodcast

  2. 26. Sept.

    136 | Was ist Jev? Das KI-Modell, das 400x billiger ist als ein LLM, weil es nicht redet

    Jetzt bei Frachtwerk bewerben: https://frachtwerk.de/mitmachen/ Seit ein paar Wochen taucht ein Name in jeder zweiten Timeline auf: Jev. Ein neues KI-Modell von TypeSafe AI, gegründet vom Ex-OpenAI-Forscher Diogo Almeida, das laut Hersteller rund 200x schneller und 400x billiger sein soll als ein LLM. Der Trick dahinter: Jev generiert keinen Text. Statt einer Antwort in ganzen Sätzen bekommt man typisierte Entscheidungen mit Wahrscheinlichkeiten zurück, in 70 bis 500 Millisekunden. Ein smartes If-Statement mit dem Sprachverständnis eines LLMs, das sich direkt in die eigene Pipeline einbauen lässt. In dieser Folge sortieren wir den Hype. Was steckt hinter der Idee vom "System 1"-Modell nach Daniel Kahneman, warum ist Jev näher an klassischen Klassifizierungsmodellen als an ChatGPT und was macht es trotzdem anders? Thomas hat sich den Doom-Nachbau angeschaut und dabei festgestellt, dass der eigentlich spannende Teil vielleicht gar nicht Jev selbst ist, sondern der Abstraktionslayer davor. Wir sprechen über Use Cases von NPCs bis LLM-Routing, über das Kalibrierungsversprechen von RLCD, über Kosten, Datenschutz und Bias, und über die Frage, ob hier gerade eine Revolution passiert oder nur eine gut vermarktete Wiederentdeckung. Und ganz am Anfang klären wir natürlich, wer dieser Jeff überhaupt ist. 💜 Werde Teil der IOOB Discord Community: https://discord.gg/bbC5c4vvQY Links: Vortrag von Diogo Almeida (im Podcast besprochen): https://www.youtube.com/watch?v=cJ0EOzey--oLaunch-Post von TypeSafe AI zu System One Models und Jev: https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jevJev spielt Doom, Open-Source-Nachbau von Olivier Motium: https://github.com/olivier-motium/jev-doomThomas' Gist mit Beispiel für Doom-State und Jev-Output: https://gist.github.com/dithom/eb3073067a0d6855b2033afc8ec2f920ViZDoom: https://github.com/Farama-Foundation/ViZDoomKev, Open-Source-Nachbau von Jev auf Qwen-Basis: https://github.com/jaredpalmer/kevLaya, Open-Source-Decision-Model von Convai Innovations: https://github.com/NandhaKishorM/layaKontakt: 👉 ioob.de📬 input@ioob.de𝕏 x.com/IoobPodcast📺 youtube.com/@ioobpodcast

  3. 19. Juli

    131 | Warum gute Entwickler schlechten Code schreiben – das Big-Tech-Paradox

    Warum produzieren ausgerechnet die größten Tech-Firmen – mit den bestbezahlten Entwickler:innen und scheinbar aller Zeit der Welt – immer wieder überraschend schlechten Code? In dieser Folge nehmen wir Sean Goedeckes vieldiskutierten Essay „How good engineers write bad code at big companies" auseinander. Seine These: Es liegt nicht an inkompetenten Leuten, sondern am System. Die meisten Entwickler:innen arbeiten ständig in fremden, alten Codebasen, unter Deadline-Druck – schlechter Code ist da fast unvermeidlich. Wir sprechen über die Realität des „median engineer", warum auch erfahrene „Old Hands" das Problem nicht auffangen können, und über den provokanten Gedanken, dass große Firmen diesen Trade-off ganz bewusst eingehen: Austauschbarkeit schlägt Expertise. Zum Schluss steigen wir in die Debatte ein, die der Artikel ausgelöst hat – ist das eine nüchterne Analyse oder purer Zynismus? 💜 Werde Teil der IOOB Discord Community:https://discord.gg/bbC5c4vvQY Links: Sean Goedecke – „How good engineers write bad code at big companies": https://www.seangoedecke.com/bad-code-at-big-companies/Sean Goedecke – „Software engineers should be a little bit cynical": https://www.seangoedecke.com/a-little-bit-cynicalAlex Wennerberg – „Software engineers are not politicians": https://alexwennerberg.com/blog/2025-11-28-engineering.htmlNate Meyvis – „Why is there so much bad code at big companies?": https://www.natemeyvis.com/why-is-there-so-much-bad-code-at-big-companies/Sean Goedecke – „Seeing like a software company": https://www.seangoedecke.com/seeing-like-a-software-companySean Goedecke – „Pure and impure software engineering": https://www.seangoedecke.com/pure-and-impure-engineeringKontakt: 👉 ioob.de📬 input@ioob.de𝕏 x.com/IoobPodcast📺 youtube.com/@ioobpodcast

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