Завтра

Мой первый Эксперимент с generative AI [failed]. Input вложил текст поста с @devs_kz о поездке на научную конфе в Ташкент. Output система выдала здание в лесу. Где логика? Видимо текст на кириллицу нейросеть плохо понимает. Кто пробовал недавно опубликованую? 0 coding, все работает в браузере: https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion

Параллельно в Ашгабаде прошел шикарный DevFest Ashgabat. Спасибо GDG Tashkent и людям с других городов за поддержку!

Ребят, я придумал стартап идею для вас. Create a startup for data labeling focused on Kazakh, Russian any other underrepresented languages. @devs_kz

#фултайм #стажировка #офис
Data Engineer Summer Internship, Schibsted
Локация: Стокгольм, Швеция

Требования: чувствовать себя комфортно в написании компьютерных программ и иметь некоторый опыт работы с инструментами управления исходным кодом, такими как git; являться студентом 3-5 курса; хорошо владеть английским языком; желание учиться и делиться.

Обязанности: участие в текущих проектах и задачах; будет назначен напарник-стажер, который будет поддерживать вас в течение всех восьми недель стажировки; использовать изученные технологии в реальных проектах; работать вместе с опытными разработчиками и напарником-стажером.
Откликнуться и узнать больше можно по ссылке.

#vacancy #вакансия #remote #relocate #backend #python #django

Международная образовательная платформа Hyperskill в поиске
⭐️Middle/Middle+ Backend Developer ⭐️

Hyperskill помогает организациям и частным лицам изучать программирование и заполнять пробелы в computer science. Наш основной партнер - JetBrains, в сотрудничестве с которыми нам удается создавать качественный и востребованный продукт.

Для работы над backend-частью образовательной платформы мы ищем уверенного разработчика с опытом python и django. Эта роль предполагает большую вовлеченность в продуктовые процессы, разработку и поддержку новых фич, а так же доработку и улучшение существующего кода.

Стек:
▪️Python, Django, Django REST framework, Celery, Maria DB, Elasticsearch, RabbitMQ, Redis.

Почему с нами интересно работать:
✅ Используем свежие и обновленные библиотеки и инструменты: не придётся грустить, что все новые фичи Python или Django можно использовать только вне работы;
✅ Имеем продуктовые процессы: новый функционал и изменения начинаются с выдвижения гипотез, исследований, а заканчиваются подтверждением работоспособности данными и экспериментами;
✅ Даем возможность влиять на продукт;
✅ Обучаем сотрудников и помогаем быстро растить техническую экспертизу.

Ожидания:
▪️У тебя 2+ года опыта в продуктовой разработке и ты работал(а) с python и django в коммерческой практике;
▪️Ты работал(а) с Django Rest Framework, Celery;
▪️Тебе интересно работать над продуктом и его развитием.

Будет плюсом:
▪️Наличие знаний и опыта c ansible, docker, k8s.

Мы готовы предложить:
⭐️ Полностью удаленный, гибкий формат работы без микроменеджмента;
⭐️ Конкурентную зарплату в $;
⭐️Бонусы после испытательного срока: корпоративный бюджет (на мед.страховку, обучение, технику) и безлимитные отпуски.

💌 Пишите: @hrsophie (Софья)

Они открыли свою разработку всем людям, общество конечно в шоке от возможностей

Сразу вспомнилось что в СССР чтобы противостоять Западу создавали ОКБ Сухого, Микояна, Туполева, ну тогда борьба была в самолетостроение. Теперь чтобы создать ИИ, также скапливают группы ученных с большими зэпэхами в области ИИ, такие вот околокоммерческие конторы, но никто не заявляет что это как бы превосходство одной страны над другой.

конторки OpenAI, DeepMind, FAIR в РФ это Яндекс и Сбертех. Раньше была контора которая делала FineReader но чето о ней не слышно они много бабла вбухали в такие системы

но все упирается в бабло и стравливание команд, как раньше давая заказы на разные подряды в самолетостроение.

тут что то такое же

GPT-2
SOTA результаты первой GPT держались недолго, так как появился BERT. В OpenAI психанули и решили значительно прокачать свою модель. Во-первых, они её сделали в 10 раз больше: 48 слоёв ~ 1.5B параметров. А во вторых, обучили на невероятно большом объёме данных — к книгам добавили 8 миллионов сайтов (с хорошим рейтингом на реддите). Суммарно получилось 40 гб текста. Архитектурно модель изменилась не сильно — только немного переместили слои нормализации. В итоге оказалось, что GPT-2 настолько стала лучше, что научилась писать длинные связные тексты и даже решать при помощи prompt engineering множество новых задач! Максимальный размер контекста у GPT-2 — 1024 токенов.

Идет лайв стрим Yandex talks: Тем временем Покрас на YaTalks выдает про блокчейн, некастодиальные кошельки и децентрализацию:
«DAO работает как некая организация, которая решает вопросы автономного взаимодействия общества друг с другом. По факту это такой большой вендинговый автомат, который просто автоматически дает вам услугу, если это внутри прописано в смарт-контракте»

https://youtu.be/NQe-oAAvQmY

Отображение типичного спринта: две недели пытаешься достичь поставленных целей, видишь горизонт, но его не достигаешь

Директор Google Brain оказалс ML скептик. Или я не так его понял с его отношением к ML technical debt. https://youtu.be/7Mf4jNux4T8

Для тех кому некогда его слушать вот выжимка на пяти предложениях