Forwarded from Donishmand Dasturchi
AI haqida fikrlarim.
Yosh dasturchilar uchun.
Bu post balki siz AI haqida o'qishingiz kerak bo'lgan yagona post bo'lishi mumkin.
https://telegra.ph/AI-haqida-fikrlarim-01-06
Yosh dasturchilar uchun.
Bu post balki siz AI haqida o'qishingiz kerak bo'lgan yagona post bo'lishi mumkin.
https://telegra.ph/AI-haqida-fikrlarim-01-06
Started learning AWS deeper...
Will post results and learning path there.
Will post results and learning path there.
π₯1
https://github.com/floci-io/floci
AWS'ni o'rganmoqchi bo'lganlar uchun
Ichida AWS'ni 52 ta servislari bor.
S3, DynamoDB, Lambda, SQS, SNS, RDS (real PostgreSQL!), ElastiCache (real Redis/Valkey!), EC2, ECS, and more
AWS'ni local'da ko'tara olmaysiz, lekin buni bepul local'da run qilib, AWS'ni mock qilgan holda ishlatish mumkin.
AWS'ni o'rganmoqchi bo'lganlar uchun
Ichida AWS'ni 52 ta servislari bor.
S3, DynamoDB, Lambda, SQS, SNS, RDS (real PostgreSQL!), ElastiCache (real Redis/Valkey!), EC2, ECS, and more
AWS'ni local'da ko'tara olmaysiz, lekin buni bepul local'da run qilib, AWS'ni mock qilgan holda ishlatish mumkin.
GitHub
GitHub - floci-io/floci: Light, fluffy, and always free - The AWS Local Emulator alternative
Light, fluffy, and always free - The AWS Local Emulator alternative - floci-io/floci
π₯2
Check it out!
https://solar-system.kebato.uz/
Antrophic'ni Fable 5 modeli bilan yarim soatda yasadim. Shunchaki base promt'ni berdim. Natija oldim va ustida yana ozroq optimizatsiya qilishga to'g'ri keldi.
Shu page(https://solar-system.kebato.uz/)da ko'rib turgan hamma narsangizni 1ta html file'da yozib berdi.
Qoyilmisiz?
https://solar-system.kebato.uz/
Antrophic'ni Fable 5 modeli bilan yarim soatda yasadim. Shunchaki base promt'ni berdim. Natija oldim va ustida yana ozroq optimizatsiya qilishga to'g'ri keldi.
Shu page(https://solar-system.kebato.uz/)da ko'rib turgan hamma narsangizni 1ta html file'da yozib berdi.
Qoyilmisiz?
π4β€βπ₯1π«‘1
Ghost Font: sun'iy intellekt o'qiy olmaydigan shrift
Sun'iy intellekt matnni, rasmni, hatto videoni ham tobora yaxshiroq "o'qiydigan" bo'lib bormoqda. Eric Lu ismli dizayner esa buning teskarisini sinab ko'rdi β inson bemalol o'qiy oladigan, ammo AI tushunolmaydigan shrift yaratdi. Uning nomi: Ghost Font.
Bu nima?
Ghost Font xabarni harakat orqali ko'rsatadi. Harflar qimirlamaydigan belgilardan emas, harakatlanuvchi nuqtalardan iborat:
- Bitta kadrga qarasangiz β faqat tartibsiz "shovqin".
- Nuqtalar harakatlanganda inson ko'zi xabarni ilg'aydi.
- Skrinshotda ham matn tushmaydi β xabar faqat harakatda "yashaydi".
Qayerdan kelib chiqqan?
2013-yilda dizayner Sang Mun ZXX shriftini yaratgan edi β matnni mashinaga o'qitmaslikka urinardi. Lekin bugungi AI ZXX'ni osongina yechadi. Ghost Font β o'sha g'oyaning kuchliroq davomi. Loyiha San-Fransiskodagi Mixfont platformasida.
Eng qiziq jihati β "aldov qatlami"
Har bir videoga soxta xabar qo'shiladi. AI avval o'sha yolg'onni topib, shunga "ishonadi". Sinovlarda hatto Claude Fable va GPT Sol 5.6 Ultra ham yecha olmadi β ko'pincha yo'q narsani "o'ylab topdi".
Maxfiylik: hammasi qurilmangizda ishlaydi, serverga hech narsa yuborilmaydi.
Cheklovlari: bitta xabar ~36 belgi; kod ijro eta oladigan modellar kelajakda yechib olishi mumkin β bu "abadiy" himoya emas.
Nimaga kerak? CAPTCHA, AI'ning ko'rish qobiliyatini o'lchash, inson ijodini saqlab qolish. Muallif kodni open-source qilmoqchi.
Xulosa: Ghost Font β yechimdan ko'ra ko'proq savol: inson idroki bilan AI chegarasi qayerda? Hozircha bu farq ingichka, ammo hali bor.
Manba: mixfont.com/ghost-font
Sun'iy intellekt matnni, rasmni, hatto videoni ham tobora yaxshiroq "o'qiydigan" bo'lib bormoqda. Eric Lu ismli dizayner esa buning teskarisini sinab ko'rdi β inson bemalol o'qiy oladigan, ammo AI tushunolmaydigan shrift yaratdi. Uning nomi: Ghost Font.
Bu nima?
Ghost Font xabarni harakat orqali ko'rsatadi. Harflar qimirlamaydigan belgilardan emas, harakatlanuvchi nuqtalardan iborat:
- Bitta kadrga qarasangiz β faqat tartibsiz "shovqin".
- Nuqtalar harakatlanganda inson ko'zi xabarni ilg'aydi.
- Skrinshotda ham matn tushmaydi β xabar faqat harakatda "yashaydi".
Qayerdan kelib chiqqan?
2013-yilda dizayner Sang Mun ZXX shriftini yaratgan edi β matnni mashinaga o'qitmaslikka urinardi. Lekin bugungi AI ZXX'ni osongina yechadi. Ghost Font β o'sha g'oyaning kuchliroq davomi. Loyiha San-Fransiskodagi Mixfont platformasida.
Eng qiziq jihati β "aldov qatlami"
Har bir videoga soxta xabar qo'shiladi. AI avval o'sha yolg'onni topib, shunga "ishonadi". Sinovlarda hatto Claude Fable va GPT Sol 5.6 Ultra ham yecha olmadi β ko'pincha yo'q narsani "o'ylab topdi".
Maxfiylik: hammasi qurilmangizda ishlaydi, serverga hech narsa yuborilmaydi.
Cheklovlari: bitta xabar ~36 belgi; kod ijro eta oladigan modellar kelajakda yechib olishi mumkin β bu "abadiy" himoya emas.
Nimaga kerak? CAPTCHA, AI'ning ko'rish qobiliyatini o'lchash, inson ijodini saqlab qolish. Muallif kodni open-source qilmoqchi.
Xulosa: Ghost Font β yechimdan ko'ra ko'proq savol: inson idroki bilan AI chegarasi qayerda? Hozircha bu farq ingichka, ammo hali bor.
Manba: mixfont.com/ghost-font
Mixfont
Ghost Font: The Anti-AI Font Only Humans Can Read
An anti-AI font that can be read by humans but not leading AI models. Type your text below, then download and share the video clip containing your message.
Hamma AGI haqida gapiradi, lekin ko'pchilik uni bugungi AI bilan chalkashtiradi.
Farqi katta.
Bugungi AI β narrow AI. Bitta ishni zo'r qiladi: kod yozadi, rasm chizadi, tarjima qiladi. Lekin har biri alohida "usta". Til modeli she'r yozadi, ammo mashina hayday olmaydi.
AGI (Artificial General Intelligence) β bu boshqa g'oya: bitta tizim istalgan intellektual vazifani insondek o'rganib bajaradi. Yangi, ko'rilmagan muammoga tushib, o'zi yechim topadi.
Menimcha eng qiziq savol shu: hozirgi modellar chinakam tushunadimi, yoki ulkan ma'lumotdan naqshni mohirona takrorlaydimi? "Ko'proq data = aql" degan taxmin hali isbotlanmagan.
Mening pozitsiyam: AGI hali uzoq. Lekin narrow AI shu bugun ishimizni o'zgartiryapti β va aynan shuni yaxshi ishlata olgan yutadi.
Siz qanday o'ylaysiz β AGI 10 yilda keladimi, yoki hali uzoq orzumi?
Farqi katta.
Bugungi AI β narrow AI. Bitta ishni zo'r qiladi: kod yozadi, rasm chizadi, tarjima qiladi. Lekin har biri alohida "usta". Til modeli she'r yozadi, ammo mashina hayday olmaydi.
AGI (Artificial General Intelligence) β bu boshqa g'oya: bitta tizim istalgan intellektual vazifani insondek o'rganib bajaradi. Yangi, ko'rilmagan muammoga tushib, o'zi yechim topadi.
Menimcha eng qiziq savol shu: hozirgi modellar chinakam tushunadimi, yoki ulkan ma'lumotdan naqshni mohirona takrorlaydimi? "Ko'proq data = aql" degan taxmin hali isbotlanmagan.
Mening pozitsiyam: AGI hali uzoq. Lekin narrow AI shu bugun ishimizni o'zgartiryapti β va aynan shuni yaxshi ishlata olgan yutadi.
Siz qanday o'ylaysiz β AGI 10 yilda keladimi, yoki hali uzoq orzumi?
Mutable default arg trap. discounts=[] made once at def, shared across default-calls. Appends persist.
Trace (shared default list state in brackets):
1. ("apple",100) β default [], appleβappend 10β[10]. 100-10=90
2. ("apple",100,[20]) β own list, append 10β[20,10]. 100-20-10=70
3. ("orange",200) β default [10], no append. 200-10=190
4. ("apple",100,[20,30]) β own listβ[20,30,10]. 100-60=40
5. ("apple",100) β default [10], append 10β[10,10]. 100-20=80
6. ("orange",200) β default [10,10], no append. 200-20=180
Output:
90
70
190
40
80
180
Fix: discounts: List[int] | None = None then if discounts is None: discounts = []
Trace (shared default list state in brackets):
1. ("apple",100) β default [], appleβappend 10β[10]. 100-10=90
2. ("apple",100,[20]) β own list, append 10β[20,10]. 100-20-10=70
3. ("orange",200) β default [10], no append. 200-10=190
4. ("apple",100,[20,30]) β own listβ[20,30,10]. 100-60=40
5. ("apple",100) β default [10], append 10β[10,10]. 100-20=80
6. ("orange",200) β default [10,10], no append. 200-20=180
Output:
90
70
190
40
80
180
Fix: discounts: List[int] | None = None then if discounts is None: discounts = []
Python'da siz function'ni declare qilganingizda unga default qiymat berish orqali o'sha value'ni keyingi call'larga ham o'tkazishingiz mumkin.
Bu yerda
Bu yerda
get_price_after_discounts bor, va o'zida discounts list'ni create qilyapti. Unga default value = [] empty list va bundan keyingi function call'larda ham ishlatiladi.1. ("apple",100) β default [], appleβappend 10β[10]. 100-10=90
2. ("apple",100,[20]) β own list, append 10β[20,10]. 100-20-10=70
3. ("orange",200) β default [10], no append. 200-10=190
4. ("apple",100,[20,30]) β own listβ[20,30,10]. 100-60=40
5. ("apple",100) β default [10], append 10β[10,10]. 100-20=80
6. ("orange",200) β default [10,10], no append. 200-20=180HTTP 301 va HTTP 302'ni farqini bilasizmi?
Juda qiziq narsa ekan, o'ta oddiy ko'ringani bilan, muhimlik darajasi yuqori.
O'zim uchun qiziq tajriba qildim. Analytics muhim bo'lgan redirect feature qilishim kerak edi. Shunda HTTP 301 ishlatsangiz, sizni redirect'ni DSN(yoki LB) cache qiladi, va server'ga 1marta request keladi, shundan keyin doim DNS'dan qaytib ketaveradi. Bu case'da, analytics'ni data yig'a olmaysiz. Agar HTTP 302 ishlatsangiz, DNS uni tmp redirectligini biladi, va cache qilmaydi. Shunda, sizni server'ga doim request keladi.
Bu ikkisini farqi ancha narsasi o'zgartirar ekan. SEO'ga ham ta'sir qilarkan. Agar HTTP301 ishlatsangiz, SEO sizni eski domain'dagi power'ni yangisiga to'liq o'tkazib beradi.
Juda qiziq narsa ekan, o'ta oddiy ko'ringani bilan, muhimlik darajasi yuqori.
O'zim uchun qiziq tajriba qildim. Analytics muhim bo'lgan redirect feature qilishim kerak edi. Shunda HTTP 301 ishlatsangiz, sizni redirect'ni DSN(yoki LB) cache qiladi, va server'ga 1marta request keladi, shundan keyin doim DNS'dan qaytib ketaveradi. Bu case'da, analytics'ni data yig'a olmaysiz. Agar HTTP 302 ishlatsangiz, DNS uni tmp redirectligini biladi, va cache qilmaydi. Shunda, sizni server'ga doim request keladi.
Bu ikkisini farqi ancha narsasi o'zgartirar ekan. SEO'ga ham ta'sir qilarkan. Agar HTTP301 ishlatsangiz, SEO sizni eski domain'dagi power'ni yangisiga to'liq o'tkazib beradi.
π₯2
Astra 6 va Fable 5.1 narxlari bir xil.
Hozir qiziq tajribalar bilan sinab ko'ramiz π₯
Hozir qiziq tajribalar bilan sinab ko'ramiz π₯
Claude oldingidek javoblar qaytarmayapti. U uzun text response qaytarganda odam tushunadigan tilda tushuntirishini qayta so'rayapman. Shundan keyin qayta javob yozib, osonroq tushuntiryapti. Manimcha system prompt'larda nimadir bor. Oldinlari uning generated response'lari ancha tushunarli edi.
β€2
Forwarded from Janob Panda
"Product Engineer" bo'ling!
Bu maslahatim qachon eskiradi bilmadim. Ammo, ayni damda qaysidir yo'nalish bo'yicha ketish kerak bo'lsa, men "Product Engineering" yo'nalishini maslahat bergan bo'lar edim.
Chunki, product kompaniyalar (startuplar) ko'payyapti, ularga eng kamida bitta CTO kerak. U barcha muhandislik ishlarini qila olishi kerak va barchasi uchun javobgar shaxsdir. Bu - "1 kishilik IT jamoa" degani. Jamoani boshi ham, oxiri ham o'zingiz bo'lasiz.
Bu yerda endi loyiha darajasida emas, mahsulot darajasida o'ylash kerak bo'ladi. Mehnatni o'zi kamlik qiladi. To'g'ri, AI mehnatni qilyapti, ammo mas'uliyatni ololmaydi. O'zi IT jamoada eng mas'uliyatli rol - CTO ro'lidir.
Product Engineer bo'lish uchun 5 ta eng muhim ko'nikma:
- Software Engineering (Batafsil bo'lmasada, umumiy narsalarni bilish, tizim qanday ishlashini tushuna olish)
- Product Design (Foydalanuvchilarga yoqadigan mahsulot dizaynini qila olish, did masalasi)
- DevOps Engineering (Serverlar bilan ishlash, loyiha infrastrukturasini nazorat qilish)
- Mas'uliyat (So'ralmagan paytda ham mahsulot haqida o'ylashlik)
- Ijodkorlik (Tashabbuskorlik, inson sevgan ishidan ijod qila oladi xolos)
Biz 6 oy avval aynan shu yo'ldan ketib, jamoani shu yo'nalishga deyarli migratsiya qila oldik. Hozirda, har bir dasturchining o'zi bir jamoa. Avvallari ular menga endi nima ish qilay deb kelardi. Hozir esa, positsiya o'zgargan. O'zlari muammo topadi va shu muammoni hal qilish uchun ruhsat so'raydi xolos.
@mukhammadkarim_tukhtaboev
Bu maslahatim qachon eskiradi bilmadim. Ammo, ayni damda qaysidir yo'nalish bo'yicha ketish kerak bo'lsa, men "Product Engineering" yo'nalishini maslahat bergan bo'lar edim.
Chunki, product kompaniyalar (startuplar) ko'payyapti, ularga eng kamida bitta CTO kerak. U barcha muhandislik ishlarini qila olishi kerak va barchasi uchun javobgar shaxsdir. Bu - "1 kishilik IT jamoa" degani. Jamoani boshi ham, oxiri ham o'zingiz bo'lasiz.
Bu yerda endi loyiha darajasida emas, mahsulot darajasida o'ylash kerak bo'ladi. Mehnatni o'zi kamlik qiladi. To'g'ri, AI mehnatni qilyapti, ammo mas'uliyatni ololmaydi. O'zi IT jamoada eng mas'uliyatli rol - CTO ro'lidir.
Product Engineer bo'lish uchun 5 ta eng muhim ko'nikma:
- Software Engineering (Batafsil bo'lmasada, umumiy narsalarni bilish, tizim qanday ishlashini tushuna olish)
- Product Design (Foydalanuvchilarga yoqadigan mahsulot dizaynini qila olish, did masalasi)
- DevOps Engineering (Serverlar bilan ishlash, loyiha infrastrukturasini nazorat qilish)
- Mas'uliyat (So'ralmagan paytda ham mahsulot haqida o'ylashlik)
- Ijodkorlik (Tashabbuskorlik, inson sevgan ishidan ijod qila oladi xolos)
Biz 6 oy avval aynan shu yo'ldan ketib, jamoani shu yo'nalishga deyarli migratsiya qila oldik. Hozirda, har bir dasturchining o'zi bir jamoa. Avvallari ular menga endi nima ish qilay deb kelardi. Hozir esa, positsiya o'zgargan. O'zlari muammo topadi va shu muammoni hal qilish uchun ruhsat so'raydi xolos.
@mukhammadkarim_tukhtaboev
β€3
Forwarded from Bek Olimjon (Bek Olimjon)
* * *
men katta foyda olgan tweetlardan biri.
tez-tez qaytib turaman.
ba'zan 40 dona so'z 5-10 ta top kitob mazmunidan foydaliroq bo'ladi.
bu ana shulardan biri.
kichik o'zgartirish kiritgan holda.
Bek Olimjon
23.09.26
Norvegiya
men katta foyda olgan tweetlardan biri.
tez-tez qaytib turaman.
ba'zan 40 dona so'z 5-10 ta top kitob mazmunidan foydaliroq bo'ladi.
bu ana shulardan biri.
kichik o'zgartirish kiritgan holda.
Bek Olimjon
23.09.26
Norvegiya
Guys, look what I found:
https://apinex.bond/models?group=free
We can use Jev, GLM, Deepseek and GPT 6 Luna freely.
https://apinex.bond/models?group=free
We can use Jev, GLM, Deepseek and GPT 6 Luna freely.
APInex
Models & Pricing β 45 models from $0.04/1M | APInex
Live pricing for 45 models across GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi, GLM, Grok. From $0.04/1M tokens.
β€1
https://github.com/gulomovotabek/Jarvis-Public
Jarvis bot, unga claude code o'rnatvolib, o'zizga shaxsiy yordamchi qilib olish mumkin.
Jarvis bot, unga claude code o'rnatvolib, o'zizga shaxsiy yordamchi qilib olish mumkin.
GitHub
GitHub - gulomovotabek/Jarvis-Public: Telegram assistant bot in Rust driven by a Claude Code CLI subprocess, with an MCP tool server
Telegram assistant bot in Rust driven by a Claude Code CLI subprocess, with an MCP tool server - gulomovotabek/Jarvis-Public
β€2