Зробив машинний переклад на українську:

https://github.com/egorsmkv/metapatterns/wiki

Завтра буду допилювати, але більшість матеріалу доступна

Re: The West Forgot How to Make Things. Now It's Forgetting How to Code

The real issue, in my view, is not AI itself.

The problem is a management pattern:
removing people and organizational slack because they don’t generate immediate profit,
and then expecting the knowledge to still be there when it’s needed.

Short-term cost cutting leads to less junior hiring,
and removes the slack that experienced engineers need in order to teach.
As a result, tacit knowledge stops being transferred.

What remains is documentation and automation.

But documentation is not the same as field experience.
Automation is not the same as judgment.
Without people who have actually worked with the system,
you end up with a loss of tacit knowledge—and eventually, declining productivity.

AI is following the same pattern.

What AI is being sold as right now is not really productivity.
In many domains, productivity is already sufficient.
What’s being sold is workforce reduction.

The West has seen this before, especially in the case of General Electric.

GE pursued aggressive short-term financial optimization,
cutting costs, focusing on quarterly results, and maximizing shareholder returns.
In the process, it hollowed out its own long-term capabilities.
It effectively traded its future for short-term gains.

The same mindset is visible today.

The core problem is that decision-makers—often far removed from actual engineering work—
believe that tacit knowledge can be replaced with documentation, tools, and processes.ti cannot.

Tacit knowledge comes from direct experience with real systems over time.
If you remove the people and the learning pipeline,
that knowledge does not stay in the organization. It disappears.

jdw64, 1 hour ago

https://github.com/hybridgroup/yzma

#go #ai

Істотно покращив, залишилось вирішити стосовно назв патернів та зображень (автор дав доступ до оригіналів), тому спробую їх теж перекласти машинно і зробити рендер назад

Застосував цей інструмент для створення кернелів в проєкті розпізнавання мови.

Як можна побачити, він пришвидшує нейронку.

Ще додав кілька кернелів для Параформера

what does it mean to create training pipelines using Rust:

TUI for better progression

GPU goes brrrr using Rust

CubeCL is a way to use custom kernels

Теж завів собі OpenClaw бота для тестів

Використав https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw

ZeroClaw зараз активно розвивається і деякі його частини не так працюють як описано в документації.

Тому є сенс почекати поки вони не випустять v1.0

Ввечері ще протестую з Groq та AI Studio.

Підключив ZeroClaw як контейнери на пʼять моделей з NVIDIA NIM - в них працює стабільно, бо мульти-агенти наразі не підтримуються нативно як у OpenClaw.

Також, у проєкту за замовчуванням дуже затягнуті налаштування на безпеку, деякі речі треба ручками з налаштування прибирати.

Щось новеньке від Microsoft: після написання README файлів почалось отаке, і відповідно в GitHub видно що цей AI-асистент як со-автор.

Маркетинг :/

Ідея "на виріст": зробити ембеддинг повного коду ядра Linux (C, Rust, Bash, ASM) для векторного пошуку та RAG-y.

Десь буде коштувати ~$120

Не такі і великі кошти на таку величезну кодову базу.

Код тут: https://github.com/BitingSnakes/kernel-embedding

Доречі, ZeroClaw це проєкт який роблять вайб-кодери тому можете на ньому подивитися як виглядає процес розробки.

Дуже великий попит і кількість Issues/Pull Requests.

Звісно, не без очевидних помилок у менеджменті з комьюніті