Podlodka Studio

・

頻道・共 3 個節目

科技

科技

每週更新
商業

商業

每月更新
科技

科技

2021/11/03更新

2 天前

Podlodka #444 – Архитектура LLM

Берты, трансформеры, эмбеддинги, аттеншены, энкодеры с декодерами и другие страшные слова – все это разберем в выпуске с Владиславом Танковым, директором по AI в JetBrains, попутно разложив большие языковые модели на составные части. 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, Андрей Смирнов Полезные ссылки: Illustrated Transformer https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ Attention is all you need https://arxiv.org/abs/1706.03762 Illustrated BERT https://jalammar.github.io/illustrated-bert/ GPT-family models overview https://towardsdatascience.com/meet-gpt-the-decoder-only-transformer-12f4a7918b36/ A bit of overview of tokenization https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter6/1

2 天前

・

1 小時 24 分鐘
9月23日

Podlodka #443 – AI в продуктах

Сегодня AI внедряют во всё: от образования и медицины до финтеха и путешествий. Но что на самом деле означает «AI-продукт» и чем он отличается от классического? Вместе с Анной Подображных разбираем полный цикл их создания: от первых прототипов и проверки гипотез ценности до бенчмарков и эвалов, помогающих измерять качество. Обсуждаем почему важно и как проверить технологическую реализуемость. Этот выпуск – практическая карта для тех, кто хочет осознанно строить AI-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, Андрей Смирнов Партнёр эпизода — @trisigma_avito. Это платформа для проведения A/B-экспериментов, анализа результатов и управления процессом тестирования от Avito Tech. Узнать больше о Trisigma можно по ссылке: https://clc.to/5mRShQ Реклама. ООО "Авито Тех”, ИНН 9710089440, erid:2SDnjcX1Ktr

9月23日

・

1 小時 28 分鐘
9月16日

Podlodka #442 – Gleam

Gleam ворвался в список “The Most Admired Programming Languages” сразу на второе место — 70% разработчиков, которые писали на нём, хотят продолжать его использовать. Зачем в 2025 году нужен ещё один язык программирования, за что энтузиасты любят его, и есть ли шанс у “Elixir для хипстеров” на реальную популярность? Разбираем философию языка и его ключевые фичи с контрибьютером Gleam и CPython-core-разработчиком Никитой Соболевым! 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, Андрей Смирнов Полезные ссылки: Документация Gleam https://gleam.run/cheatsheets/gleam-for-python-users/ Курс по Gleam https://tour.gleam.run Gleam v1.11.0 https://gleam.run/news/gleam-javascript-gets-30-percent-faster/

9月16日

・

1 小時 48 分鐘
8月26日

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

8月26日

・

1 小時 34 分鐘
9月8日

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

9月8日

・

1 小時 55 分鐘
3月24日

Podlodka #417 – Swift

Большинство из вас знает Swift как нишевый язык для iOS разработки. Но на самом деле – это очень круто задизайненный язык программирования общего назначения, который по многим параметрам выигрывает у C++ или Rust. Swift избегает крайностей и находит качественный баланс, оставаясь консервативным там, где это нужно, и при этом привнося много новых идей. Про историю развития, ключевые фичи и необычные технические концепции в языке нам рассказал Глеб Лукьянец. Партнер эпизода — экосистема для бизнеса Контур. Каждая третья компания в России пользуется их продуктами. 2500+ разработчиков развивают сервисы и инфраструктурные решения на C# под .NET, Python, Java, Go. Все iOS-приложения написаны на Swift. В Контуре поощряют внутреннюю мобильность, поэтому сотрудники могут перемещаться между командами и наращивать свой инженерный опыт. Узнать, как все устроено в мобильной разработке Контура: https://clck.ru/3HUS3t Вступить в канал tech-команды и послушать детективный IT-подкаст: https://t.me/+xTFm9qE_tLRmZjQy Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур», ИНН 6663003127, erid: 2SDnjdhEkNp 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/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске: Евгений Кателла, Егор Толстой Полезные ссылки: Arc for Windows with Swift https://youtu.be/Xa_fNuaSE_I Сайт Swift https://www.swift.org Swift Evolution https://www.swift.org/swift-evolution/ Swift Forums https://forums.swift.org 100 Days of Swift https://www.hackingwithswift.com/100

3月24日

・

1 小時 56 分鐘
9月10日

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

9月10日

・

55 分鐘
6月30日

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

6月30日

・

2 小時 25 分鐘
9月1日

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

9月1日

・

1 小時 26 分鐘
8月5日

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

8月5日

・

1 小時 27 分鐘

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!

網站

Podlodka Studio

熱門節目

Podlodka #444 – Архитектура LLM

Podlodka #443 – AI в продуктах

Podlodka #442 – Gleam

Podlodka #439 – Как рассуждают LLM

Podlodka #441 – AI Safety

Podlodka #417 – Swift

Change Management

Podlodka #431 – Вычисления на GPU

Podlodka #440 – Почему компьютеры не умеют считать?

Podlodka #436 – Математика в ИИ

簡介

Podlodka Studio

熱門節目

熱門單集

簡介