Данные по-большому
139 subscribers
327 photos
59 videos
204 links
И все остальное по-маленькому.

Успешный успех в сфере DE, DS, AI, ML и прочего бигтеха, а также лайфстайл, мемы и новости айтишки и не только
Download Telegram
БАЗОВЫЙ МИНИМУМ ДЛЯ МУЖЧИНЫ В 2025 ГОДУ

В дата-инженерных каналах стали появляться посты, должен ли мужчина платить за ресторан для женщины на первом свидании.

Я как настоящий, сильный мужчина считаю что не должен, а вообще обязан!

Более того, вот самые базовые минимальные требования к мужчине в 2025 году:
- Быть техлидом или сеньором дата-инженером/дата-саентистом/млщиком. Все, кто ниже, те просто лохи.
- Иметь минимум самый последний айфон, лучше с золотым гербом России. Андроид - сразу в мусорку и пока!
- Машина минимум BMW, лучше Астон Мартин. Если у мужчины "кореец" или "китаец" - в мусорку. Тем более если машины вообще нет.
- Квартира минимум двушка в пределах МКАД, желательно в пределах Садового кольца. Чтобы можно было ее продать и купить совместное жилье побольше, а то деткам надо где-то расти.
- Рост минимум 190 см, желательно 200 см. Если сложить ее 150 см роста и твои 200, то получится цифра 350 - это минимальная зарплата дата-инженера, который не лох.
- Желательная зарплата - это 700 тысяч рублей, а лучше 2-3 миллиона в месяц. Не можешь столько зарабатывать? Значит ленивый, мог бы вторую и третью валютную удаленку взять или на вахту поехать ради нее, красавицы, которая тебя вдохновляет на свершения!
- Челюсть и бицуха минимум как у Сталлоне, лучше как у Арнольда в молодости.
- 18 см минимум, 25 см стандарт, чтобы минимум соответствовать ее бывшим Мбонго из Конго и Ахмеду из Дубая.
- Есть лысина или залысины - сразу в мусорку! Исключение только если ты Павел Дуров или Джефф Безос в молодости.
- Обязательно принимать ее такой какая она есть и принимать ее детей от Мугабе из Руанды, Даврона из братского Таджикистана и Фаруха из Турции. Запомни: чужих детей не бывает!
- Если ты требуешь у нее приданое, ты нищеброд! Если требуешь девственности, то неуверенный в себе закомплексованный лузер! Настоящему мужчине не важно кто был до него - важно, чтобы после него никого не было! прямо как нашему Президенту
- Женщина ничего не должна, кроме как быть дома, где она и так трудится, нажимая тяжёлые кнопки на стиральной машине и роботе-пылесосе. Женщина должна только быть счастливой! Работать она тем более не должна - она и так много работала риэлтором в Дубае! Теперь она должна отдыхать и мотивировать тебя на свершения, наполнять тебя космическими энергияии!

Запомни: это самый базовый минимум, чтобы тебя любили, чтобы ты не был слабым и ненастоящим мужчиной. Будь сильным, настоящим!

#сарказм #оффтоп
😁5💊1
Потихоньку погружаюсь в Databricks и Snowflake.
Понимаю насколько же опенсорс костыльный на фоне вендорских решений.
💩2👍1
Статья от прозорливого старца айтишника из 2010 года про #режим_работы
Он тогда ещё все понял, но на дворе 2025 год, а воз и ныне там.
Два начальника и написание/поддержание легаси сервисов на FastAPI для дата-инженера сеньорского уровня - это
Anonymous Poll
29%
Норма
71%
Пора валить
Какие айтишные луки вы знаете?

#memes
👍1
На Хабре вышел разбор, который собрал бурное обсуждение.

Автор с более чем двадцатилетним стажем сравнил вайб-кодинг с ИИ с обычной разработкой. Итог: код получить можно, но без опыта любая отладка отнимет у вас гораздо больше времени, чем сэкономит LLM на написании кода.

Главные наблюдения:

🔹 Промпт из 15 пунктов дает работающее приложение, но только после десятка итераций.
🔹 LLM все еще любит «галлюцинировать». Модель придумывает библиотеки и API, которых нет.
🔹 Лучшие практики вшиты не всегда. Иногда приходится буквально уговаривать модель: «Пиши как senior python developer».
🔹 Claude справился с рефакторингом и задачами «фронт плюс бэк» лучше GPT-4.1.

В комментариях спорят:

💬 «Вайб-кодинг это все-таки такой же неэффективный процесс сейчас, как и чисто кодинг без использования нейронок вообще».
💬 «Тут нет правильного решения. Каждый решает для себя, по какой дороге он пойдет дальше».
💬 «Если код за тебя может написать LLM, то тебе явно нечего делать в программировании, иди в курьеры, там сейчас больше платят».

Комментарий от админа: вайб-кодинг кал, ты дебажишь больше чем пишешь и бойлерплейтом репы засираешь. Но если тебе дают сеньорскую питонячью бэкендерскую задачку, то вайбкодинг - это твое спасение.
Data Lakehouse с разделением на compute и storage - ВСЁ

⚡️Магнитный транзистор от MIT: электроника будущего

Инженеры MIT создали новый тип транзистора - магнитный транзистор
Обычные транзисторы работают только за счёт электричества, а здесь добавлен магнитный контроль

Что это даёт: 
- транзистор может быть и переключателем, и памятью одновременно 
- работает быстрее и потребляет меньше энергии 
- размеры схем можно сделать ещё меньше 

Почему это интересно: 
- Сейчас в компьютерах логика и память разделены: процессор считает, память хранит. 
- Новый подход объединяет эти функции прямо в одном элементе. Это может упростить схемы и ускорить работу устройств. 

Вызовы: 
- нужно научиться производить такие транзисторы массово 
- переключение пока требует магнитного поля, а в будущем его хотят делать электрическим током 

Перспективы: 
Если технология выстрелит, мы получим мощные и экономичные чипы, что особенно важно для смартфонов, носимой электроники и систем с ограниченными ресурсами.
https://news.mit.edu/2025/mit-engineers-develop-magnetic-transistor-more-energy-efficient-electronics-0923
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полезная статья для понимания того как хранилище S3 может отдавать 1 петабайт в секунду и не падать

#обзоры
Forwarded from e/acc
ИИ — пузырь?

Разбираем легендарнейшую и величайшую статью последней недели.

- ИИ (а конкретно - строительство датацентров) ответственны за 33% роста ВВП в США в этом году. 3 триллиона в США, еще 1 по миру.
- но в абсолютных цифрах это меньше 1% от ВВП, тогда как телеком был 1.2%, а железные дороги в 1870х аж 4% (пузырь больно лопнул тогда)
- амортизация у GPU самая большая. как сказал легендарнейшая легенда Билл Гёрли "чипы амортизируются как рыба". остаточная стоимость неудачного компьют проекта - это бетон, трансформаторы и если повезет охлаждение.

- выручки от ИИ в этом году около $60B против примерно $0 пять лет назад
- на каждый доллар выручки приходится $6 инвестиций - больше чем в 1999 в интернет

- при этом и в отличии от пузыря ж/д и доткомов, выручка от ИИ растет. примерно удваивается каждый год, и скорость увеличивается.
- это кардинально отличает текущую ситуацию от прошлых пузырей, где рост доходов замедлялся перед крахом

- оценки большие, но не критически: на пике пузыря доткомов в 2000 году P/E индекса Nasdaq достигал ~72, сегодня около 32
- инвесторы делают ставку на будущий рост, но оценки еще не "оторвались от гравитации"

- все предыдщие пузыки финансировались в долг или от неопытных фондов
- подавляющее большинство инвестиций в ИИ — free cash flow ИТ-гигантов, почти без долговой нагрузки
- для дальнейшего роста понадобится около $2.9 трлн, собственных средств гигантов хватит лишь на половину

Итого: сегодня ИИ — это интенсивный, основанный на реальном спросе инвестиционный бум, а не финансовый пузырь. Основная причина и отличие — беспрецедентный рост доходов, который оправдывает огромные инвестиции.
Эн+ построит крупнейший ЦОД в России (в Иркутской области).
Вся инфраструктура постепенно переезжает за Урал и ближе к Алтаю.
А значит тотальной движухе против Европы быть, а значит админ не совсем параноик, а скорее всего прав насчёт #эмиграч 'а (альтернатива в виде окопа ну такое себе)
В газете The Guardian опубликован весьма интересный очерк о китайском ученом Song-Chun Zhu, который достиг выдающихся успехов, работая в США в области искусственного интеллекта (ИИ), но затем в 2020 году решил вернуться в Китай и возглавить там институт общего искусственного интеллекта:

https://www.theguardian.com/news/ng-interactive/2025/sep/16/song-chun-zhu-why-one-of-the-worlds-most-brilliant-ai-scientists-left-the-us-for-china

Очерк включает несколько тематических слоев . Тут и интересные биографические детали о мальчике, родившемся в Китае в разгар «культурной революции», которому благодаря своим уникальным способностям получить хорошее образование сначала в Китае, а затем в США и вырасти в одного из ведущих американских ученых в области искусственного интеллекта. И рассказ о том, как Song-Chun Zhu постепенно разочаровался в мейнстриме развития инструментов ИИ в США (да и во всем мире). И как он вернулся в Китай, чтобы развивать свои оригинальные идеи в области общего искусственного интеллекта (artificial general intelligence, AGI). Для затравки интереса к очерку (который я рекомендую прочитать) приведу в сокращении некоторые фрагменты.

«Философия Song-Chun Zhu разительно отличается от преобладающей в США парадигмы. Американские компании, такие как OpenAI, исходят из того, что, обладая достаточным объёмом данных и вычислительной мощностью, модели, построенные на нейронных сетях, могут привести человечество к Святому Граалю общего искусственного интеллекта (AGI). В широком смысле, AGI — это система, способная выполнять не только узкие, но и любые задачи на уровне, сопоставимом или превосходящем уровень самых умных людей.

Чжу настаивает, что эти идеи построены на песке. Признаком настоящего интеллекта, утверждает он, является способность рассуждать о достижении цели с минимальными затратами – то, что он называет подходом «малые данные, большая задача», в отличие от подхода «большие данные, маленькая задача», используемого в больших языковых моделях, таких как ChatGPT. AGI должен обладать такими качествами как находчивость в новых ситуациях, социальная и физическая интуиция, а также понимание причинно-следственных связей. Большие языковые модели, по мнению Чжу, никогда не достигнут этого.

Марк Ницберг, друг Чжу на протяжении 20 лет и однокурсник по Гарварду, был удивлён внезапным возвращением Чжу в Китай. По воспоминаниям Ницберга, Чжу ответил: «Они дают мне ресурсы, которые я никогда не смог бы получить в Соединённых Штатах. Если я хочу создать систему, которую задумал, то это возможность, выпадающая раз в жизни. Я должен это сделать».

На прошлогоднем технологическом форуме BigAI (руководимая Чжу компания) представила виртуального гуманоидного ребёнка по имени ТонгТонг, который обладает способностями, которых не хватает большинству ИИ. Интуитивное понимание принципов работы физического и социального мира — одна из самых сложных вещей для нейронных сетей. ТонгТонг был разработан, чтобы имитировать когнитивные и эмоциональные способности трёх-четырёхлетнего ребёнка.

В этом году команда BigAI представила робота TongTong 2.0, который, по их словам, обладает возможностями пяти-шестилетнего ребёнка. На большом видеоэкране TongTong 2.0 принял форму анимированной девочки, играющей в виртуальной гостиной. Когда ведущий попросил TongTong найти игрушку вместе со своей подругой Леле, другим агентом ИИ, TongTong, похоже, избегала областей, которые её подруга уже обыскала. Позже, когда TongTong попросили достать пульт от телевизора с книжной полки, которая была вне досягаемости, она использовала подушку, чтобы придать себе дополнительную устойчивость. (При выполнении аналогичных задач ChatGPT теряется, когда требуется просто включить здравый смысл».)
👍1
AGI уже тут

#memes
😁2