🚀 Mojo 1.0 chiqdi

Mojo bu Modular tomonidan yaratilgan yangi dasturlash tili.

Eng qiziq tomoni, u Python ga o'xshash sintaksisni saqlagan holda, C++ va Rust kabi yuqori performance talab qilinadigan vazifalarni bajarishga mo'ljallangan.

Asosiy fokus esa AI va zamonaviy hardware: CPU, GPU va boshqa acceleratorlarda tez ishlaydigan kod yozish.

Qisqasi:

Python qulayligi + systems programming performance + AI uchun optimizatsiya.

Kecha Modular Mojo 1.0 ni rasman e'lon qildi. Endi ko'rish qiziq: Mojo haqiqatan ham AI development da Python ga jiddiy muqobilga aylana oladimi?

Modular ning Mojo 1.0 haqidagi maqolasi

🎬 The Cully Hill Boys: kino yaratish o‘zgaryapti

110 daqiqalik The Cully Hill Boys filmi generativ AI yordamida yaratilgan. Real aktyorlarning yuz va ovoziga asoslangan digital likeness'lar litsenziya asosida AI personajlariga aylantirilgan.

Film taxminan $2 mln budjet va 4 hafta ichida yaratilgani esa yanada qiziq.

🎥 Filmni YouTube da ko‘rish: https://www.youtube.com/watch?v=h_qQ0aKyXEA

Bu yerdan bir xulosa qilish mumkin: AI ishni yo‘qotmayapti, uning tabiatini o‘zgartiryapti. Film yaratishda operatsion ishlar kamayib, rejalashtirish va qayta-qayta fine-tune qilish asosiy mehnatga aylandi.

Men anglagan yana bir narsa: juda arzonlashgan narsa, qanchalik qimmatli bo‘lmasin, qadrsizlashadi. Juda qimmat narsa esa, qanchalik oddiy bo‘lmasin, qadrli bo‘ladi.

Yuqorida aytganimdek, content ishlab chiqarish osonlashmoqda. Bu esa fikrning qadrini oshirmoqda. Internet sifatli, ammo umumiy content bilan to‘lib borar ekan, odamlar original fikr va original content’ni tobora ko‘proq qadrlay boshlaydi.

10 000 qatorlik kodni bir kunda review qilganman.

Junior engineer yozgan edi. AI yordamida. Tez, chaqqon, va — birinchi qarashda — ishlayotgandek.

Bu Norvegiyalik bir startupda edi, men u yerda lead engineer sifatida ishlaganman. Jamoa bo'lib biz an'anaviy SDLC'ni sindirib, AI tool'larni har tomondan sinab ko'rardik. Rostini aytsam, tezlik hayratlanarli edi. Feature'lar birin-ketin qo'shilar edi.

Lekin keyin boshqa narsa boshlandi.

Bug'lar chiqdi — bu kutilgan edi. Ammo undan battari: UX'da nomutanosibliklar paydo bo'la boshladi. Bir joyda tuzatilgan narsa boshqa joyda buzilardi. AI kod qatlamlari bo'ylab bitta g'oyaga tayanib harakat qila olmasdi — chunki bitta umumiy g'oya unga hech qachon berilmagan edi.

Sabab oddiy edi: biz rejaga emas, kodlashga ko'proq vaqt sarflagan edik.

Tuzatish esa qimmatga tushdi. Bitta nomutanosiblikni to'g'irlash butun xususiyatga ta'sir qilardi, dead-code qolib ketardi, review'lar cho'zilib ketardi. Engineering vaqtining katta qismi — yozishga emas, tushunishga sarflanardi

Oldingi post davomi..

Bu saboqni allaqachon o'zlashtirgan edim - shunday deb o'ylagandim.

O'zimning hozirgi startupimda men xuddi shu xatoni takrorladim. Ishlaydigan prototipni tezda qurib, keyin uni rivojlantirib, tuzatib borishga tushib ketdim — xuddi avvalgidek.

Va yana xuddi o'sha joyga kelib to'xtadim: eng muhim narsa reja ekan.

AI bugun juda tez kod yozadi. Bu haqiqat. Lekin uning tezligi — sizning aniqligingizga qarab ishlaydi. Reja qanchalik puxta bo'lsa, biznes qoidalari qanchalik aniq belgilansa, arxitektura va tech stack qanchalik ravshan bo'lsa — AI tahmin qilmaydi, shunchaki bajaradi.

Shu reja ichida esa eng muhim hujjat — arxitektura hujjati. Imkon qadar C4 modelidan foydalanib, batafsil yozish kerak. Va bu hujjat ichida bitta narsa bo'lmasligi shart: kod. Reja — g'oya haqida, kod esa — natija haqida.

Coding arzonlashdi. Lekin xarajat yo'qolgani yo'q — u shunchaki boshqa joyga ko'chdi: rejalashtirishga.

AI inson kabi fikrlay olmasa, nega olimlar undan qo'rqmoqda?

Menimcha, muammo AI - ning qanchalik aqlli ekanida emas.

Muammo unga berilgan avtonomiyada.

Tasavvur qiling, insoniyat tank yaratdi.

Lekin tankni boshqarib bo'lmaydi.

U o'zicha harakat qiladi, o'zicha nishon tanlaydi va o'q uzadi.

Tank "aqlli" bo'lmasa ham, bu katastrofik xavf.

Chunki xavf uning aqlida emas.

Xavf uning harakatini boshqara olmayotganimizda.

AI bilan ham shunga o'xshash muammo paydo bo'lishi mumkin.

Bugun biz Human-in-the-Loop kabi mexanizmlardan foydalanamiz: AI muhim harakatdan oldin inson tasdig'ini oladi.

Lekin AI tizimlari tobora ko'proq avtonom bo'lib borayotgan sari asosiy savol o'zgaradi:

"AI aqllimi?" emas.

"Biz unga nima qilish huquqini berdik va uni kerak bo'lganda to'xtata olishimizga qanchalik ishonamiz?"

Menimcha, AI safety - ning eng katta muammolaridan biri aynan shu.

Va bu yo'nalishda juda katta ilmiy va engineering opportunity bor.

@devfarhod

Trenirovkaga qaytdim. 1 - kun. Alloh davomli qilsin.

Proyekt context ni eslatma olish tizimim bilan muvofiq ushlab turish qiyin bo'layotgan edi. Buning uchun automation qilmagan edim. Shu orada Cursor projects xususiyatini chiqarib qo'yipti.

Proyekt haqida context va note larni o'zi olib ketayapti. Qayerdadur, Cursor ga aytmasdan biror ish qilib qo'ysangiz, shunchaki nima o'zgarish bo'lganini aytib qo'ysangiz bo'ldi.

Hozircha olgan insight larim:
- Shaxsiy note tizimini yuritishda davom etish kerak. Cursor adashganda uni to'g'irlash uchun proyektni o'zingiz tushinasiz.
- Cloud da ishlashi avfzallik, agarda bir nechta qurilmasa ishlasangiz qulay. Ba'zida bug fix larni telefonimda ham qilayapman.

Trenirovka. 2-kun. Alhamdulillah. Allohga eng suyukli amal oz bo‘lsa ham, doimiy qilinganidir

AI davrida qaysi bilimni o'rganmaslik kerak?

Men o‘rganadigan bilimlarimni ikki turga ajrataman:

1. Yadro bilim
Bu bilim:
- qaror qabul qilishga yordam beradi
- boshqa bilimlarni tushuntiradi
- uzoq vaqt davomida o‘z ahamiyatini saqlaydi
- AI bilan almashtirilishi qiyin
- kontekstsiz ham tushuntiriladi

2. Vosita bilim
Bu esa:
- tez o'zgaradi
- API va vositalarga taalluqli
- kerak bo'lganda ochiladi
- AI va hujjatlar bilan topish oson

Bularni yodlash shart emas. Kerak bo‘lganda docs yoki AI yordamida topaman.

Yadro bilimni qanday aniqlayman?

Har bir yangi bilimga 5 ta savol beraman:
1. Qaror qabul qilishda kerakmi?
2. Boshqa narsalarni tushuntiradimi?
3. Uzoq vaqt davomida o‘zgarmaydimi?
4. AI buni mening o‘rnimga fikrlab bera olmaydimi?
5. Kontekstsiz ham tushuntirib bera olamanmi?

3 yoki undan ko‘p "ha" → Yadro bilim.
2 yoki undan kam → Vosita bilim.

Masalan, database indexing qanday ishlashi va qachon index kerakligini tushunish yadro bilim.

Ammo CREATE INDEX sintaksis yoki EXPLAIN ANALYZE flaglarini yodlash vosita bilim. Bularni kerak bo‘lganda docs yoki AI yordamida topish mumkin.

Shuning uchun mening o‘rganish modelim:
Yadro → mental model shakllantirish.
Vosita → ishlash jarayonida AI + docs orqali topish.

Menimcha, AI davrida asosiy mahorat hamma narsani yodlash emas.
Nimani o‘zing bilishing kerakligini, nimani esa kerak bo‘lganda topish mumkinligini ajrata olish.

@devfarhod

Self-study qiladiganlarga CS foundation ni o'rganishi uchun roadmap.

https://teachyourselfcs.com/

Buni yuqoridagi o'rganish shabloni bilan birlashtirib o'rgansangiz, CS asoslaringiz mustahkam bo'ladi.

@devfarhod

Bu tadqiqot hech qachon chop etilmagan bo'lsada, ko'pchiligimiz unda aytilgan fikrga qo'shilamiz.

Qaysidur ma'noda bizdagi diqqat yetishmaslik muammosi buni tasdiqlaydi.

Ayniqsa bugungi kunga kelib diqqat yetishmasligi haqiqiy muammoga aylangan.

O'g'limni har qanday vaziyat tufayli doktorga olib borsak, deyarli har bir doktor "diqqati yaxshi" degan fikrni aytishi e'tiborimni tortgan.

Bundan o'zimga bolalarda diqqat yetishmasligi muammosi ko'p uchrayotgan bo'lsa kerak degan xulosa chiqarganman.

Bu borada tan olingan tadqiqotlar ham mavjud, misol uchun televezor tomosha qilish bolalarda diqqat jamlay olish davomiyligini qisqartiradi (Swing et al. 2010)

Xulosa o'rnida agarda ish samaradorligingizni oshirmoqchi bo'lsangiz, har bir vazifani diqqatingizni bo'lmasdan bajaring.

@devfarhod

Trenirovka. 3-kun. Alhamdulillah.

Insights:
- Og’riqlar ketdi.
- O’zimni ancha tetik his qilayapman.
- Biroq ko’p uxlayapman.

AI ishonchsiz software yaratadi. Nega?

Asosiy sabab, AI kod yozishda "to'g'ri software" emas, "eng ehtimoliy kod"ni generatsiya qiladi.

Shu sababdan, ishonchlilik o'z-o'zidan kelib chiqmaydi.

Software development da, reliability, scalability va maintainability lar bilan birdek muhim.

Biz bu asos tushunchalarni hech birini chetga surib qo'ya olmaymiz.

@devfarhod

Qo‘pol qilib aytganda, to‘g‘ri nazariya bo‘lmasa, tezroq mashinalar shunchaki noto‘g‘ri javobni tezroq beradi.

— Artificial Intelligence: A Modern Approach.

Bazida o'ylab qolaman, xuddi Software Engineering bilimimni himoya qilayotgandek tuyilib qolmayapmanmikan?! 😊

@devfarhod