🧠 Myślenie o myśleniu z LLM-ami
Przemyślany esej o edukacyjnej roli AI i ewolucji abstrakcji programistycznych – podkreśla, że narzędzia oparte na LLM-ach zmieniają sposób nauki, ale nie zastępują potrzeby prawdziwego zrozumienia koncepcji.
Autor wykorzystuje artykuł z Recurse Center o AI jako punkt wyjścia do refleksji nad kulturą dyskusji technologicznych i znaczeniem niuansu w debacie online. Porównuje duże modele językowe do wcześniejszych abstrakcji w inżynierii oprogramowania, takich jak Stack Overflow czy Google Search, wskazując, że choć LLM-y demokratyzują programowanie, to głębokie zrozumienie pozostaje niezbędne.
🔗Czytaj Więcej🔗
🗄️ Przenoszenie tabel między instancjami PostgreSQL
Praktyczny przewodnik dla inżynierów baz danych — pokazuje, jak skutecznie minimalizować przestoje i zachować integralność danych podczas migracji w środowisku produkcyjnym.
Artykuł opisuje szczegółowy proces migracji wybranych tabel między instancjami PostgreSQL przy użyciu replikacji logicznej zamiast usługi Database Migration Service Google’a. Obejmuje konfigurację uprawnień, kopiowanie schematów przy pomocy pg_dump, obsługę ograniczeń, synchronizację CDC, zarządzanie sekwencjami oraz przełączenie z niemal zerowym przestojem dzięki PgBouncerowi.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ Backpropagation to nieszczelna abstrakcja
Klasyczny tekst Karpathy’ego przypomina, że prawdziwa intuicja w uczeniu maszynowym jest kluczem do skutecznego debugowania i lepszej jakości modeli.
Andrej Karpathy przekonuje, że praktycy deep learningu powinni rozumieć mechanikę propagacji wstecznej zamiast ślepo polegać na frameworkach. Wyjaśnia typowe problemy, takie jak zanikające i eksplodujące gradienty, martwe ReLU oraz błędne przycinanie gradientów, pokazując, jak zrozumienie koncepcji zapobiega subtelnym błędom modeli.
🔗Czytaj Więcej🔗
💘 Randkowanie: tajemnicza konstelacja faktów
Błyskotliwa analiza społeczno-techniczna, pokazująca jak mechanizmy ekonomiczne i psychologia zachowań utrwalają nieefektywny, lecz zyskowny ekosystem randkowy online.
Esej analizuje paradoks współczesnych aplikacji randkowych — mimo powszechnego niezadowolenia użytkowników, wciąż dominują dzięki efektom sieciowym i oligopolistycznej kontroli rynku. Autor zestawia to z odradzającymi się wydarzeniami typu speed dating, rozważając teorie dotyczące selekcji, przepustowości informacji i ludzkich zachowań.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Tongyi DeepResearch – otwartoźródłowy model 30B, który rywalizuje z OpenAI
Istotny krok w rozwoju otwartoźródłowej AI — projekt pokazuje, że badania i zastosowania praktyczne mogą łączyć się w jednym, skalowalnym ekosystemie agentów zdolnych do samodzielnego rozumowania.
Tongyi DeepResearch od Alibaby to w pełni otwartoźródłowy framework agenta AI, zaprojektowany tak, by dorównać lub przewyższyć komercyjne odpowiedniki OpenAI. Wykorzystuje generowanie danych syntetycznych, ciągłe uczenie wstępne, nadzorowane dostrajanie i uczenie przez wzmacnianie, tworząc zaawansowane modele rozumowania i planowania.
🔗Czytaj Więcej🔗