Lazizbek Ergashev | IT Blog
Firefox -> Firefox -> Firefox ...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁6
Roppa-rosa 57 yil oldin (1969-yil 20-iyul) insoniyat birinchi marta Oyga qadam qoʻygan edi. Buning ortidagi kodlar hozir GitHubda turibdi!
Margaret Hamilton Apollo missiyasining bortdagi parvoz dasturiy taʼminotiga masʼul MIT jamoasiga rahbarlik qilgan edi. Apollo Guidance Computer dasturi oxir-oqibat taxminan 145 000 qatorgacha oʻsib ketgan. 👀
Apollo 11-ning Buyruq va Oy modullari uchun yozilgan asl boshqaruv dasturi bilan tanishib chiqing. 🌕
https://github.com/chrislgarry/apollo-11
▶️ @lazerg
Margaret Hamilton Apollo missiyasining bortdagi parvoz dasturiy taʼminotiga masʼul MIT jamoasiga rahbarlik qilgan edi. Apollo Guidance Computer dasturi oxir-oqibat taxminan 145 000 qatorgacha oʻsib ketgan. 👀
Apollo 11-ning Buyruq va Oy modullari uchun yozilgan asl boshqaruv dasturi bilan tanishib chiqing. 🌕
https://github.com/chrislgarry/apollo-11
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍2
Claude Codeʼda ikkita sozlama bor: model va effort. Ikkalasi ham "javobni yaxshilaydigandek" tuyuladi, lekin ularning vazifalari harxil.
Model bu qaysi "miya" javob berayotganini anglatadi. Effort esa oʻsha miyaning soʻrovingiz ustida qancha qattiq ishlashini bildiradi: nechta fayl oʻqiydi, testni ishga tushiradimi, oʻzini tekshiradimi.
Misol: Claudeʼga "checkout summasi 1 tiyinga adashyapti" desangiz, u xatoni tuzatib "tuzatdim" deydi, lekin muammo qaytadi:
Qiziq joyi shundaki, effort shunchaki "koʻproq oʻylash" degani emas: yuqori effortda koʻproq fayl ochadi, testni qayta-qayta ishga tushiradi, shu sabab token sarfi 7 barobargacha oshib ketishi mumkin.
Xulosa: javob notoʻgʻri chiqsa, avval oʻzingizdan soʻrang: bu ishni "yaxshi bajarmadimi" yoki "bilmadimi"? Birinchisida effort, ikkinchisida model.
Original post: https://x.com/ClaudeDevs/status/2074900291062034618
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Dunyodagi eng kuchli model endi 0 dollar turadi.
https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2081760186235289764
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Lazizbek Ergashev | IT Blog
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic
Our position on open-weights models
Anthropic CEO Dario Amodei on open-weights models
👍2
Lazizbek Ergashev | IT Blog
Kimi K3 ni local qanday ishlatadi deyotganlar uchun. Juda oson, quyidagilar kerak bo'ladi:
- 1.5 TB GPU xotirasi
- Taxminan 8 ta H100
- Shaxsiy elektr stansiya
🧠 @lazerg
- 1.5 TB GPU xotirasi
- Taxminan 8 ta H100
- Shaxsiy elektr stansiya
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁33👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
I made a contribution to
Even a small contribution is still a contribution.
🐱 https://github.com/nodejs/node/pull/65009
🧠 @lazerg
Node.js!Even a small contribution is still a contribution.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26
Forwarded from Adizbek Ergashev's blog
🇺🇿 O‘zbekistonda bo‘lib o‘tayotgan IOI 2026 uchun Pavel Durov sovrinlar e’lon qildi
Telegram asoschisi Pavel Durov Toshkentda boshlangan International Olympiad in Informatics 2026 ishtirokchilarini qo‘llab-quvvatlashini ma’lum qildi.
🏆 Olimpiadaning 235 nafar sovrindori Telegram tomonidan maxsus Algorithm Cup raqamli kolleksion sovg‘alarini oladi.
Ularning umumiy qiymati kamida $117 000 deb baholanmoqda.
Durov yana qiziq bir tarixiy bog‘liqlikni ham eslatdi:
Manba: https://t.me/durov/540
@adizbek_ergashev
Telegram asoschisi Pavel Durov Toshkentda boshlangan International Olympiad in Informatics 2026 ishtirokchilarini qo‘llab-quvvatlashini ma’lum qildi.
🏆 Olimpiadaning 235 nafar sovrindori Telegram tomonidan maxsus Algorithm Cup raqamli kolleksion sovg‘alarini oladi.
Ularning umumiy qiymati kamida $117 000 deb baholanmoqda.
Durov yana qiziq bir tarixiy bog‘liqlikni ham eslatdi:
O‘zbekiston - Al-Xorazmiy vatani. Aynan uning nomidan bugungi kunda dasturlashning eng asosiy tushunchalaridan biri bo‘lgan “algoritm” so‘zi kelib chiqqan.
Shu sabab IOI’ning bu yil aynan O‘zbekistonda o‘tkazilayotgani yanada ramziy ko‘rinadi 🇺🇿
Manba: https://t.me/durov/540
@adizbek_ergashev
👍5
Assalomu Alaykum! Hozirda faol tarzda ish qidiryapman...
Ushbu postga layk va comment (`cfbr`) qo'ysangiz xursand bo'lardim
https://www.linkedin.com/posts/lazerg_opentowork-share-7492892898481295360-jakb
Ushbu postga layk va comment (`cfbr`) qo'ysangiz xursand bo'lardim
https://www.linkedin.com/posts/lazerg_opentowork-share-7492892898481295360-jakb
👍16
Lazizbek Ergashev | IT Blog
Assalomu Alaykum! Hozirda faol tarzda ish qidiryapman... Ushbu postga layk va comment (`cfbr`) qo'ysangiz xursand bo'lardim https://www.linkedin.com/posts/lazerg_opentowork-share-7492892898481295360-jakb
Even if I don't want to disclose the details, the layoff probably affected me too... What I can say is: It was not my decision
🧠 @lazerg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🪔 Elektr shunaqa darajada oddiy narsa bo‘lib ketdiki, faqat puli yo‘qlar sham ishlatadi.
AI shunaqa darajada oddiy narsa bo‘lib ketadiki, faqat puli yo‘qlar miyasini ishlatadi.
🧠 @lazerg
AI shunaqa darajada oddiy narsa bo‘lib ketadiki, faqat puli yo‘qlar miyasini ishlatadi.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁24
Forwarded from Adizbek Ergashev's blog
Biz MustaqiLLM’ni yaratdik!
Bugun biz uchun muhim kun, o‘zbek tili uchun noldan yaratilgan Katta Til Modelini taqdim etdik.
Bu mavjud xorijiy modelning oddiy fine-tune qilingan versiyasi emas.
Biz modelni noldan yaratdik va o‘qitdik.
Model:
→ 5 milliard parametr
→ 40 milliard tokenlik ko‘p tilli dataset
→ 48 ming tokenli BPE tokenizer
→ O‘zbek tiliga maxsus moslashtirilgan
→ Grouped-Query Attention
→ QK-Normalization
→ Uzun kontekst bilan ishlashga tayyor arxitektura
Nega mustaqil LLM muhim?
Model vaznlari huggingface platformasida joylashtirildi: https://huggingface.co/NeuronUz/MustaqiLLM
@adizbek_ergashev
Bugun biz uchun muhim kun, o‘zbek tili uchun noldan yaratilgan Katta Til Modelini taqdim etdik.
Bu mavjud xorijiy modelning oddiy fine-tune qilingan versiyasi emas.
Biz modelni noldan yaratdik va o‘qitdik.
Model:
→ 5 milliard parametr
→ 40 milliard tokenlik ko‘p tilli dataset
→ 48 ming tokenli BPE tokenizer
→ O‘zbek tiliga maxsus moslashtirilgan
→ Grouped-Query Attention
→ QK-Normalization
→ Uzun kontekst bilan ishlashga tayyor arxitektura
Nega mustaqil LLM muhim?
AI bugungi raqamli infratuzilmaning muhim qismiga aylanmoqda. Shuning uchun o‘z tilimiz va ma’lumotlarimiz bilan ishlaydigan, texnologik jihatdan o‘zimiz nazorat qila oladigan modellarni yaratish strategik ahamiyatga ega.
Bu nafaqat o‘zbek tilining AI’dagi rivoji, balki lokal AI ekotizimi, ma’lumotlar xavfsizligi va kelajakdagi AI texnologiyalariga mustaqil hissa qo‘shish uchun ham muhim.
MustaqilLLM hali yakuniy manzil emas. Uning bilim, fikrlashi va umumiy til qobiliyatlarini yanada rivojlantirishda davom etamiz.
Ammo bu o‘zbek tilidagi mustaqil AI’ni yaratish yo‘lidagi muhim boshlanish.
© NeuronAI Jamoasi
Model vaznlari huggingface platformasida joylashtirildi: https://huggingface.co/NeuronUz/MustaqiLLM
@adizbek_ergashev
huggingface.co
NeuronUz/MustaqiLLM · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
1👍13
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Внутри ИИ одни числа. Как он думает?
Telegram: https://t.me/metamodel_ru
Boosty: https://boosty.to/metamodell
Производство видео: https://simpleway.agency/
Соцсети Андрея Кузьминых, консультанта проекта:
https://t.me/andre_dataist
https://www.youtube.com/@andre_dataist/videos
------------…
Boosty: https://boosty.to/metamodell
Производство видео: https://simpleway.agency/
Соцсети Андрея Кузьминых, консультанта проекта:
https://t.me/andre_dataist
https://www.youtube.com/@andre_dataist/videos
------------…
👍2
Being always available when your boss writes you is not normal.
Even an API has rate limits.
🧠 @lazerg
Even an API has rate limits.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁17👍1
Kuzatganimcha, vibe coderlar va chala dasturchilar o‘ynayotgan shitty startupcha-startupcha o‘yinidan foyda qilayotganlar faqat AI modellar (OpenAI, Anthropic…) va infrastructure (domen, server, Vercel, Supabase…) sotayotganlar.
🧠 @lazerg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9😁1
Lazizbek Ergashev | IT Blog
Kuzatganimcha, vibe coderlar va chala dasturchilar o‘ynayotgan shitty startupcha-startupcha o‘yinidan foyda qilayotganlar faqat AI modellar (OpenAI, Anthropic…) va infrastructure (domen, server, Vercel, Supabase…) sotayotganlar. 🧠 @lazerg
Menga eng alam qilayotgani o‘zim hurmat qilgan dasturchilarni ko‘rsam, avvallari ular juda qiziqarli videolar va dasturlash bo‘yicha foydali darslar qilishardi. Hozir esa qarasam, deyarli hammasi faqat AI haqida gapiryapti. Qaysi model kuchli, Astra zo‘rmi, Fable zo‘rmi va hokazo. Yana bittasi chiqib: “Mana, endi kompyuterga o‘tirishim ham shart emas, telefondan turib kod yozaman”, deb maqtanadi.
Dasturlashni chuqur o‘rgatadigan odamlar qolmayotgandek. Hamma AI bo‘yicha nimanidir o‘rgatyapti. Kodni coding agentlar yozib berayotgani bilan dasturlashni chuqur tushunish endi kerak emas bo‘lib qolmadiku. Aksincha bu hozirgi AI world da juda muhim.
Bunga oddiy misol sifatida Владилен Минин (https://www.youtube.com/@VladilenMinin) ni keltirishim mumkin. JavaScript va Vue.js’ni aynan shu kishidan o‘rganganman. U kishining kurslari shunchaki “.map nima?”, “.filter nima?” degan darajada emasdi. JavaScript ichkarida qanday ishlashi, Promise’lar nega asinxron ishlayotgandek ko‘rinishi, aslida qanday ishlashi va buni qanday isbotlash mumkinligi kabi narsalarni chuqur tushuntirardi.
Hozir esa kanalini ko‘rsam, asosan “AI agentim buni qiladi”, “AI agentim uni qiladi” degan mavzular. U kishini ham tushunsa bo‘ladi, albatta. Bozordagi talabga qarab moslashishadi. Dasturlash haqida chuqur kurs chiqarishsa, ehtimol prosmotr kamroq bo‘lardi.
Lekin baribir dasturlashni chuqur o‘rgatadigan kontent juda kamayib ketayotgandek tuyuladi. Ehh, bilmadim...
🧠 @lazerg
Dasturlashni chuqur o‘rgatadigan odamlar qolmayotgandek. Hamma AI bo‘yicha nimanidir o‘rgatyapti. Kodni coding agentlar yozib berayotgani bilan dasturlashni chuqur tushunish endi kerak emas bo‘lib qolmadiku. Aksincha bu hozirgi AI world da juda muhim.
Bunga oddiy misol sifatida Владилен Минин (https://www.youtube.com/@VladilenMinin) ni keltirishim mumkin. JavaScript va Vue.js’ni aynan shu kishidan o‘rganganman. U kishining kurslari shunchaki “.map nima?”, “.filter nima?” degan darajada emasdi. JavaScript ichkarida qanday ishlashi, Promise’lar nega asinxron ishlayotgandek ko‘rinishi, aslida qanday ishlashi va buni qanday isbotlash mumkinligi kabi narsalarni chuqur tushuntirardi.
Hozir esa kanalini ko‘rsam, asosan “AI agentim buni qiladi”, “AI agentim uni qiladi” degan mavzular. U kishini ham tushunsa bo‘ladi, albatta. Bozordagi talabga qarab moslashishadi. Dasturlash haqida chuqur kurs chiqarishsa, ehtimol prosmotr kamroq bo‘lardi.
Lekin baribir dasturlashni chuqur o‘rgatadigan kontent juda kamayib ketayotgandek tuyuladi. Ehh, bilmadim...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Xuddi shunday, aka. AI open source narsalardan foydalanib, ishni qoyillatib qo‘yadiku, to‘g‘rimi?
Masalan, Node.js misolida tushuntiray, chunki buni ko‘proq odam biladi. AI’ga “backend qilib ber” desangiz, nima qiladi? Open source narsalarni ishlatib qiladi. Masalan, backendni NestJS’da yozadi (u ham open source), database sifatida PostgreSQL’dan foydalanadi (u ham open source), keyin Prisma ORM’ni qo‘shadi (u ham open source) va oxirida response qaytaradi.
Keyin hammasini Docker’ga joylaydi (u ham open source), Ubuntu serverga deploy qiladi (u ham open source) va bo‘ldi. “Ana, AI backend qildi”, deb o‘ylaysiz. Aslida esa AI shunchaki open source loyihalarning documentation’larini o‘qib, ularni bir-biriga ulab berdi.
Lekin biroz low-level’ga tushsak-chi? PostgreSQL ichkarida qanday ishlaydi? Nega request ko‘p vaqt olyapti? Men, masalan, oyiga 10 million odam ishlatadigan app’ning backendini shunchaki vibe coding qilib qurib bo‘lishiga umuman tasavvur qilolmayman.
Chunki PostgreSQL’da qaysi column uchun qanday data structure’li index ishlatish kerakligini bilmasangiz, 10 mln user uchun tez resposne qaytaradigan backend tuzolmaysiz. Yoki cachinglarni chuqur bilmasangiz. Prosta "cache the backend" emas, qanday qilsa optimizatsiyalandi..
Vibecoderlar va chala dasturchilar odatda shitty startupcha narsalar qilishadi, uni o‘zidan va do‘stlaridan boshqa hech kim ishlatmaydi. Keyin esa: “Ana, AI qildi, demak dasturlashni bilish shart emas”, deyishadi.
Lekin scalability-chi? Dasturingiz 1 million userga chiqqanda ham ishlaydimi? (agar chiqsa albatta)
Masalan, Node.js misolida tushuntiray, chunki buni ko‘proq odam biladi. AI’ga “backend qilib ber” desangiz, nima qiladi? Open source narsalarni ishlatib qiladi. Masalan, backendni NestJS’da yozadi (u ham open source), database sifatida PostgreSQL’dan foydalanadi (u ham open source), keyin Prisma ORM’ni qo‘shadi (u ham open source) va oxirida response qaytaradi.
Keyin hammasini Docker’ga joylaydi (u ham open source), Ubuntu serverga deploy qiladi (u ham open source) va bo‘ldi. “Ana, AI backend qildi”, deb o‘ylaysiz. Aslida esa AI shunchaki open source loyihalarning documentation’larini o‘qib, ularni bir-biriga ulab berdi.
Lekin biroz low-level’ga tushsak-chi? PostgreSQL ichkarida qanday ishlaydi? Nega request ko‘p vaqt olyapti? Men, masalan, oyiga 10 million odam ishlatadigan app’ning backendini shunchaki vibe coding qilib qurib bo‘lishiga umuman tasavvur qilolmayman.
Chunki PostgreSQL’da qaysi column uchun qanday data structure’li index ishlatish kerakligini bilmasangiz, 10 mln user uchun tez resposne qaytaradigan backend tuzolmaysiz. Yoki cachinglarni chuqur bilmasangiz. Prosta "cache the backend" emas, qanday qilsa optimizatsiyalandi..
Vibecoderlar va chala dasturchilar odatda shitty startupcha narsalar qilishadi, uni o‘zidan va do‘stlaridan boshqa hech kim ishlatmaydi. Keyin esa: “Ana, AI qildi, demak dasturlashni bilish shart emas”, deyishadi.
Lekin scalability-chi? Dasturingiz 1 million userga chiqqanda ham ishlaydimi? (agar chiqsa albatta)
👍7