Podlodka Podcast

Podlodka Studio

Podlodka – это еженедельное аудио-шоу про IT и все, что с ним связано. Формат наших выпусков - это полное погружение в тему вместе с приглашенным гостем. В каждый выпуск мы зовём интересных и именитых профессионалов в разных областях. Мы любим обсуждать архитектуру, делиться опытом промышленной разработки и спорить на горячие темы. Подкаст Подлодка ведут четверо весёлых и опытных инженеров с примесями менеджеров: - Егор Толстой (Kotlin Project Lead, JetBrains) - Стас Цыганов (Product Manager, Kotlin team в JetBrains) - Катя Петрова (Product Marketing Manager, Kotlin team в JetBrains) - Женя Кателла (Staff Developer, Shopify)

  1. Podlodka #440 – Почему компьютеры не умеют считать?

    PRIJE 6 D

    Podlodka #440 – Почему компьютеры не умеют считать?

    В этом выпуске говорим о том, как компьютеры представляют числа – от int и float до NaN, BigInt, decimals и комплексных. В гости пришёл разработчик Никита Тонский Прокопов, с которым мы прошлись по всему числовому зоопарку: обсудили, зачем нужны разные типы, где они подводят, и почему 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 – не баг, а особенность. Разбираемся, как работают переполнения, откуда берётся погрешность, можно ли использовать float для денег (спойлер: нельзя), и что общего между округлением и падением ракеты. А ещё вспомнили любимые числовые фэйлы, сравнили числа в разных языках программирования и даже сыграли в игру на угадывание результатов арифметических операций. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Андрей Смирнов, Стас Цыганов Полезные ссылки: Пост, после которого мы решили звать Никиту https://t.me/nikitonsky_pub/897

    1 h 26 min
  2. Podlodka #439 – Как рассуждают LLM

    26. KOL

    Podlodka #439 – Как рассуждают LLM

    Один из главных вау-эффектов текущего поколения LLM – когда ты впервые видишь, как AI рассуждает перед тем, как выдать ответ на сложный вопрос. Чтобы разобраться с тем, что происходит у таких моделей под капотом, как их обучают и верифицируют результаты работы, мы пригласили Евгения Никишина, исследователя из OpenAI, работающего над масштабированием reasoning моделей и test-time compute. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Егор Толстой Полезные ссылки: Личный сайт Жени https://evgenii-nikishin.github.io/ Learning to reason with LLMs https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ Бумага “The Illusion of Thinking” от Apple https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/2501.12948 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models https://arxiv.org/abs/2201.11903

    1 h 34 min
  3. Podlodka #438 – COBOL

    18. KOL

    Podlodka #438 – COBOL

    В современном IT есть два пути к бесконечным деньгам. Один из них – быть топовым AI рисерчером и ждать, пока позвонит Цукерберг. Второй – поддерживать код на COBOL, от которого зависит вся мировая банковская система. В этом классическом языковом выпуске вместе с Сергеем Куксом, principal инженером из JetBrains, разбираемся с тем, что когда-то помогло COBOL стать таким популярным, и как он продолжает развиваться по сегодняшний день. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Егор Толстой Полезные ссылки: Документация COBOL для новичков https://www.microfocus.com/documentation/visual-cobol/vc80/EclWin/index.html?t=GUID-7D9BBE92-0AD8-4DDC-975A-FA92A55D7187.html Про Micro Focus https://www.opentext.com/about/brands/microfocus Как работает фича ReportWriter https://www.microfocus.com/documentation/visual-cobol/vc80/VS2022/index.html?t=HRLHLHWRI01.html Awesome COBOL https://github.com/loveOSS/awesome-cobol

    1 h
  4. Podlodka #437 – Доверие к AI

    11. KOL

    Podlodka #437 – Доверие к AI

    Мы живём в интересное время: одни люди делегируют AI почти все бытовые задачи, полностью полагаясь на советы LLM — от кулинарии до постановки медицинских диагнозов и подбора лечения; другие же чуть ли не бойкотируют использование любых AI-инструментов, аргументируя это так: «Как можно доверять таким системам? Это же просто генерация символов по контексту!» Действительно, можем ли мы вообще доверять AI — и насколько? Подлодка любит разбираться фундаментально, поэтому в гости мы позвали Полину Кириченко — исследовательницу в Meta* и приглашенного исследователя в Принстоне. Вместе с Полиной разбираемся, что мы вкладываем в понятие «доверие к AI», откуда берутся галлюцинации, bias и другие баги моделей, и какие есть способы сделать их надёжнее. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Стас Цыганов Полезные ссылки: Статья Business Insider о ChatGPT https://www.businessinsider.com/sam-altman-chatgpt-yes-man-mode-gpt5-personalities-sycophantic-2025-8?utm_source=reddit.com О Полине Кириченко https://polkirichenko.github.io/ Twitter Полины https://x.com/polkirichenko LinkedIn Полины https://www.linkedin.com/in/polkirichenko/ Ссылки на статьи https://scholar.google.com/citations?user=05uQHIgAAAAJ&hl=en&oi=ao *Компания Meta признана экстремистской и её деятельность запрещена в РФ.

    1 h 34 min
  5. Podlodka #436 – Математика в ИИ

    5. KOL

    Podlodka #436 – Математика в ИИ

    Многие знают, что когда модели обучаются, где-то под капотом перемножаются матрицы и тензоры, и все это связано с дифференцированием. Мы с Денисом Степановым взялись за нелегкую задачу – разобраться, что же именно там происходит! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Женя Кателла, Аня Симонова Полезные ссылки: Dive into Deep Learning Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola (online book with code and formulas) https://d2l.ai/ https://www.amazon.com/s/ref=dp_byline_sr_book_2?ie=UTF8&field-author=Zachary+C.+Lipton&text=Zachary+C.+Lipton&sort=relevancerank&search-alias=books Micrograd by Andrej Karpathy https://github.com/karpathy/micrograd Andrej Karpathy builds GPT from scratch https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY Scott Aaronson on LLM Watermarking https://www.youtube.com/watch?v=YzuVet3YkkA Annotated history of Modern AI and Deep Learning by Jurgen Schmidhuber https://people.idsia.ch/~juergen/deep-learning-history.html Probabilistic Machine Learning: An Introduction Kevin Patrick Murphy https://probml.github.io/pml-book/book1.html Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics Kevin Patrick Murphy https://probml.github.io/pml-book/book2.html Pattern Recognition and Machine Learning Christopher Bishop https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf Deep Learning: Foundations and Concepts Christopher Bishop, Hugh Bishop https://www.bishopbook.com/ Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville https://www.deeplearningbook.org/ Глубокое обучение: Погружение в мир нейронных сетей С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская https://www.k0d.cc/storage/books/AI,%20Neural%20Networks/%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20(%D0%9D%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%BE).pdf Gonzo-обзоры ML статей Григорий Сапунов, Алексей Тихонов https://t.me/gonzo_ML Machine Learning Street Talk podcast https://www.youtube.com/c/machinelearningstreettalk Feedforward NNs, Autograd, Backprop (Datalore report, Denis Stepanov) https://datalore.jetbrains.com/report/static/Ht_isxs4iB2.BNIqv-C3WUp/pEpNv2eMVU9tEkPsaboR9y Softmax Regression, Adversarial Attacks (Datalore report, Denis Stepanov) https://datalore.jetbrains.com/report/static/Ht_isxs4iB2.BNIqv-C3WUp/cIvd6zX1B5I3kULNiVCEyy Dual Numbers, PINN (Datalore report, Denis Stepanov) https://datalore.jetbrains.com/report/static/Ht_isxs4iB2.BNIqv-C3WUp/3oa1BNrPGpQ8uc82tCaz5d

    1 h 27 min
  6. Podlodka #435 – Синтез речи

    28. SRP

    Podlodka #435 – Синтез речи

    Синтез речи давно вышел за рамки утилитарных задач и стал важной частью взаимодействия человека с технологией: от помощников до медиа и образовательных продуктов. В гости к нам пришел Сергей Дуканов, который разрабатывал голосовые ассистенты Маруси, Алисы и Олега, а сейчас – CTO в международном AI dubbing стартапе Dubformer. В этом выпуске мы прошлись по четырём поколениям TTS-систем: от простейшего склеивания фрагментов до нейросетевых моделей, способных передавать интонации и эмоции. Обсуждаем, зачем синтезированной речи характер, почему интонационные “ошибки” делают голос живым и что важно учитывать при встраивании TTS в продукты. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Стас Цыганов, Аня Симонова Полезные ссылки: TTS от Nari Labs – модель понимает семантику и воспроизводит non-verbal звуки https://file.notion.so/f/f/66aabc3d-2e89-493a-b4a0-fff5163ca3ce/d6943564-77a0-42bb-ab1b-9d8b069791b4/audio_(15).wav?table=block&id=1db3a738-1c3e-802c-aafe-d6c1f0a80cf4&spaceId=66aabc3d-2e89-493a-b4a0-fff5163ca3ce&expirationTimestamp=1752854400000&signature=whU8sG9EDBhx_rFMQCmV0HjWKBKx52kKz69bVVJqhRM Больше примеров тут https://yummy-fir-7a4.notion.site/dia Примеры AI дубляжа от Dubformer: bobr curva на русском https://drive.google.com/file/d/1NT1kus-u7N67ThfAUFWfkggcCS_N2lvv/view?usp=sharing, TODO что-нибудь на английском

    1 h 6 min
  7. Podlodka #434 – IT в космосе

    22. SRP

    Podlodka #434 – IT в космосе

    В этом выпуске обсуждаем, почему программирование для космоса – это не про фреймворки и кнопки, а про науку, физику и уникальные инженерные решения. Почему баги на орбите стоят миллионы, а код пишется так, как нигде больше. Зачем космическим программистам понимать дифференциальные уравнения, как перепрошивают космические аппараты, и почему здесь до сих пор всё ручное и междисциплинарное. Партнёр эпизода — IT-компания Selectel. 27 июля в Санкт-Петербурге ребята организуют IT-фестиваль против выгорания. Воркшопы, полезные доклады, IT-стендап и разные активности — от кастома вещей до рыбалки — ждут участников на мероприятии. https://slc.tl/n65pr https://t.me/selectel_events Реклама. ООО «Селектел», ИНН:7842393933, erid:2SDnjcDgZHp Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Андрей Смирнов, Катя Петрова, Стас Цыганов Полезные ссылки: Выпуск Weekend Talk с Яной Харлан про ее карьеру в космической индустрии https://pc.st/e/8kAR.Dj8v21

    1 h 13 min
  8. Podlodka #433 – Как оцениваются LLM

    15. SRP

    Podlodka #433 – Как оцениваются LLM

    Когда-то для оценки AI мы использовали только тест Тьюринга – человек общался с собеседником через чат, а потом пытался определить, кожаным или кремниевым был его собеседник. Сегодня мы видим, что оценка качества работы LLM – гораздо более сложная задача. Вместе с Пашей Чижовым из PleIAs мы закопались в то, как вообще сегодня оценивается AI, и обсудили все виды бенчмарков, арен, метрик, их врожденные недостатки, а заодно и как быть, когда по капоту вашего КАМАЗа ползет черт. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Евгений Кателла, Егор Толстой Полезные ссылки: Бенчмарки https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu https://huggingface.co/datasets/MMMU/MMMU https://huggingface.co/datasets/allenai/ai2_arc https://huggingface.co/datasets/Rowan/hellaswag https://huggingface.co/datasets/allenai/winogrande https://huggingface.co/datasets/Idavidrein/gpqa https://lastexam.ai/ https://www.swebench.com/ https://arcprize.org/arc-agi https://github.com/t3dotgg/SnitchBench Арена https://lmarena.ai/ Фреймворк для эвалов https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness Бумаги https://arxiv.org/abs/2504.07825 https://arxiv.org/abs/2311.12022 https://arxiv.org/abs/2406.12045 Тех репорты с таблицами https://www.anthropic.com/news/claude-4 https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/ https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/#gemini-2-5-pro https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/

    1 h 28 min
Pogledajte sve (450)

Domaćini i gosti

Opis

Podlodka – это еженедельное аудио-шоу про IT и все, что с ним связано. Формат наших выпусков - это полное погружение в тему вместе с приглашенным гостем. В каждый выпуск мы зовём интересных и именитых профессионалов в разных областях. Мы любим обсуждать архитектуру, делиться опытом промышленной разработки и спорить на горячие темы. Подкаст Подлодка ведут четверо весёлых и опытных инженеров с примесями менеджеров: - Егор Толстой (Kotlin Project Lead, JetBrains) - Стас Цыганов (Product Manager, Kotlin team в JetBrains) - Катя Петрова (Product Marketing Manager, Kotlin team в JetBrains) - Женя Кателла (Staff Developer, Shopify)

Informacije

  • Kanal
    Podlodka Studio
  • Autor
    Егор Толстой, Стас Цыганов, Екатерина Петрова и Евгений Кателла
  • Aktivne godine
    2017. - 2025.
  • Epizode
    450
  • Ocjena
    Korektno
  • Copyright
    © All rights reserved
  • Web‑stranica emisije
    Podlodka Podcast

Više od: Podlodka Studio

Također bi vam se moglo svidjeti