💬 Miesiąc programowania opartego na rozmowie
Jedna z najdokładniejszych relacji z praktycznego wykorzystania AI w procesie tworzenia oprogramowania — pokazuje zarówno potencjał produktywności, jak i obciążenie psychiczne współpracy człowieka z LLM. Tekst dobrze oddaje rodzącą się rzeczywistość „programowania konwersacyjnego” jako realnej, choć niedoskonałej praktyki.
Esej Nicka Radcliffe’a „Miesiąc programowania opartego na rozmowie” opisuje jego sześciotygodniowe doświadczenie intensywnego pair programmingu z Claude Code od Anthropic. Początkowo sceptyczny wobec modeli językowych jako „generatorów bzdur”, autor ostatecznie uznaje, że mimo stresu i nieefektywności współpraca z AI znacząco poprawiła jego produktywność i jakość kodu. Szczegółowo przedstawia on swój workflow, specyfikę narzędzia oraz psychologiczne i proceduralne dostosowania potrzebne, by skutecznie korzystać z AI w programowaniu.
🔗Czytaj Więcej🔗
📡 Teoria sygnałów cyfrowych
Przystępne i dobrze napisane wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, wyróżniające się przyjaznym podejściem do początkujących oraz praktycznym wykorzystaniem narzędzi takich jak Python i NumPy.
Internetowy podręcznik „Digital Signals Theory” autorstwa Briana McFee wprowadza podstawy cyfrowego przetwarzania sygnałów, dostosowane do osób bez silnego zaplecza matematycznego czy inżynierskiego. Autor kładzie nacisk na intuicyjne zrozumienie pojęć zamiast teorii sygnałów ciągłych, czyniąc materiał przystępnym dla czytelników znających jedynie podstawy algebry i geometrii. Książka oferuje także zasoby pomocnicze do nauki programowania i narzędzi Pythona użytecznych w analizie sygnałów.
🔗Czytaj Więcej🔗
🚀 Gemini 3 — nowa generacja sztucznej inteligencji Google
To ważny etap w rozwoju ekosystemu AI Google, symbolizujący przejście w stronę zintegrowanej, „agentowej” sztucznej inteligencji oraz pełnostackowych strategii wdrożeniowych obejmujących infrastrukturę, narzędzia i produkty konsumenckie.
Google zaprezentował Gemini 3, najnowszy i najbardziej zaawansowany model AI w historii firmy, kontynuujący rozwój linii Gemini. Model łączy ulepszenia w zakresie rozumowania, zrozumienia kontekstu i przetwarzania multimodalnego. Jest wdrażany w wielu produktach Google — od wyszukiwarki i aplikacji Gemini, po AI Studio, Vertex AI oraz nową platformę deweloperską o nazwie Google Antigravity. Sundar Pichai podkreślił szybkie tempo rozwoju projektu i jego zasięg obejmujący miliardy użytkowników i miliony twórców na całym świecie.
🔗Czytaj Więcej🔗
💡 Szef Google: boom inwestycyjny w AI ma „elementy irracjonalności”
Szczery komentarz Pichaia to rzadki głos rozsądku z wnętrza Big Techu — wskazuje on na ryzyko spekulacyjnego przeinwestowania i potencjalnej „bańki AI”, niosącej skutki gospodarcze i środowiskowe.
W ekskluzywnym wywiadzie dla BBC dyrektor generalny Alphabet, Sundar Pichai, ostrzegł, że obecna fala inwestycji w sztuczną inteligencję wykazuje oznaki „irracjonalności”, przypominając wcześniejsze bańki technologiczne. Choć podkreśla transformacyjny potencjał AI, zwraca uwagę, że nadmierne inwestycje mogą doprowadzić do korekty, która dotknie wszystkie firmy, w tym Google. Pichai mówił także o ekspansji Google w Wielkiej Brytanii, ogromnym zapotrzebowaniu AI na energię oraz wyzwaniach związanych z realizacją celów klimatycznych przy rosnącej skali infrastruktury.
🔗Czytaj Więcej🔗
🛸 W stronę międzyplanetarnego ruchu QUIC
Ciekawa analiza przesuwająca granice technologii sieciowych, która łączy badania nad networkingiem, eksplorację kosmosu i możliwości Rust w systemach niskopoziomowych.
Autor opisuje próby dostosowania protokołu QUIC do komunikacji w głębokiej przestrzeni kosmicznej. Wykorzystując Quinn — implementację QUIC w Rust — projekt symuluje warunki międzyplanetarne, takie jak ekstremalne opóźnienia i przerywana łączność, aby ocenić przydatność protokołu. Stworzono deterministyczne, łatwe do debugowania i szybkie środowisko eksperymentalne, oparte na symulowanym czasie i sieciach in-process, umożliwiające błyskawiczne testy odzwierciedlające scenariusze komunikacji Ziemia–Mars.
🔗Czytaj Więcej🔗