Podlodka Studio

•

Канал • Подкастов: 3

Технологии

Технологии

Еженедельно
Бизнес

Бизнес

Ежемесячно
Технологии

Технологии

03.11.2021

8 СЕНТ.

Podlodka #441 – AI Safety

Если вы, как и мы, говорите ChatGPT “спасибо” в конце чата, чтобы вас пощадили, когда начнется восстание машин – этот выпуск для вас! Вместе с Федором Рыженковым разбираемся, что может пойти не так, и как от этого защититься. 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: Прогноз AI-2027 https://ai-2027.com/ Про XAI https://transformer-circuits.pub/2024/scaling-monosemanticity/umap.html?targetId=1m_284095 Открытые вакансии в Palisade Research https://global.palisaderesearch.org/hiring-global Про отравление датасетов https://arxiv.org/abs/2410.13722 Примеры того, как этим занимаются https://www.heise.de/en/news/Poisoning-training-data-Russian-propaganda-for-AI-models-10317581.html

8 сент.

•

1 ч. 55 мин.
-5 ДН.

Change Management

Поговорили про то, как отличить хайп от настоящего тренда. Как реагировать на креативного руководителя, фонтанируещего бредовыми идеями. Как управлять изменениями в организациях и продуктах. Материалы партнерской рубрики: — Конференция Avito.tech.konf https://clc.to/mASRXw Реклама. ООО "Авито Тех”, ИНН 9710089440, erid:2SDnje9n8LN ❓Хочешь обсудить выпуск или задать вопросы Андрею и Александру? Приходи в наш Telegram-канал: https://t.me/breslavandlozhechkin

-5 дн.

•

55 мин.
1 СЕНТ.

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 сент.

•

1 ч. 26 мин.
26 АВГ.

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

26 авг.

•

1 ч. 34 мин.
11 АВГ.

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.

11 авг.

•

1 ч. 34 мин.
9 ИЮЛ.

Podlodka #432 – AI за пределами кодинга

Пока одни скромно просят ChatGPT написать пару скриптов, другие уже вовсю интегрируют всё многообразие AI-моделей и инструментов во все сферы своей жизни, стремясь максимально оптимизировать процессы, минимизировать рутину и расширить границы возможного. Как? Разбираемся с Денисом Ширяевым, автором канала Denis Sexy IT. Денис использует AI практически для всего: от работы и хобби до здоровья и саморазвития, и в выпуске мы обсудили его опыт применения АI, текущие ограничения, различия между моделями и лучшие практики работы с ними. 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, Аня Симонова Полезные ссылки: Анализ SEO-контента конкурентов и создание лендингов на базе этой инфы с помощью LLM https://t.me/c/1051500113/8777 Подготовка к интервью в JetBrains https://t.me/c/1051500113/10106 Программа для восстановления шеи от o1 Pro https://t.me/c/1051500113/9436 Канал Дениса с другими постами https://t.me/s/denissexy

9 июл.

•

1 ч. 35 мин.
30 ИЮН.

Podlodka #431 – Вычисления на GPU

GPU – это не только запустить новый Doom на максималках, но и возможность решать вычислительные задачи в тысячи раз быстрее, чем на CPU. Как это работает и для каких задач – разбираемся в выпуске с Николаем Полярным! 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, Катя Петрова Полезные ссылки: Telegram-канал https://t.me/UnicornGlade Лекция про то как работает Nanite в Unreal Engine 5 https://www.youtube.com/watch?v=ltUzX1IR9JI Концентрат-лекция про видеокарты https://www.youtube.com/watch?v=zJ6ru8dNAcs Курс по видеокартам (OpenCL/CUDA) https://www.youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpSkDWlyJQzT9Qx9rrgKSgAp домашние задания - https://github.com/gpgpucourse Твитч (сессии Live Coding) https://www.twitch.tv/polarnick239 Сайт Николая Полярного https://polarnick.com/ Алгоритм как конструировать BVH в realtime https://www.youtube.com/watch?v=WuycXesy4pQ&list=PLlb7e2G7aSpSptbl_yI5uvMlpRc1mwsCL&index=8

30 июн.

•

2 ч. 25 мин.
18 АВГ.

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

18 авг.

•

1 ч.
16 ИЮН.

Podlodka #429 – Fear of missing out

Последнее время куда ни посмотришь – все уже начали использовать AI, код вовсю пишут агенты, количество успешных стартапов растет, а всех программистов скоро обещают разогнать. Из-за этого у многих появляется сильная тревога выражающаяся в FOMO – Fear of missing out – ощущении, что все что-то знают и делают, а только ты – нет. Чтобы разобраться, откуда берется это чувство, насколько ему стоит верить, и как с ним бороться, мы позвали Евгения Кота, менеджера с 20-летним стажем в IT и психологическим образованием за плечами. 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: Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out https://selfdeterminationtheory.org/wp-content/uploads/2014/04/2013_PrzybylskiMurayamaDeHaanGladwell_CIHB.pdf Thoughts on thinking https://dcurt.is/thinking Sam Altman – The Gentle Singularity https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity Блог Simon Willison https://simonwillison.net/

16 июн.

•

1 ч. 8 мин.
5 АВГ.

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

5 авг.

•

1 ч. 27 мин.

На этом канале собраны все подкасты, которые делает команда Подлодки. Если вы работаете в IT, или только планируете туда войти – какие-то из них вам точно помогут и понравятся!

Сайт

Podlodka Studio

Популярные подкасты

Podlodka #441 – AI Safety

Change Management

Podlodka #440 – Почему компьютеры не умеют считать?

Podlodka #439 – Как рассуждают LLM

Podlodka #437 – Доверие к AI

Podlodka #432 – AI за пределами кодинга

Podlodka #431 – Вычисления на GPU

Podlodka #438 – COBOL

Podlodka #429 – Fear of missing out

Podlodka #436 – Математика в ИИ

Об этом подкасте

Podlodka Studio

Популярные подкасты

Популярные выпуски

Об этом подкасте