Forwarded from Mutolaa | Marafon
📚 Har bir daqiqasi foydali loyihaga marhamat!
📌 “Mutolaa” marafonida siz turli xil sohalarning eng kuchli mutaxassislari bilan olib boriladigan manfaatli suhbatlarda qatnashasiz.
••• Qolaversa, bir dona kitob oʻqib 5 million soʻmgacha, eng faol targʻibotchi bo’lib 4 million so’mlik pul mukofotlari yutib olishingiz, yuzlab sovgʻalar, kitoblar va bonuslarga ega boʻlishingiz mumkin.
🔥 Eng qizig'i - loyihada ishtirok etish mutlaqo BEPUL 👇
https://t.me/mutolaamarafon_bot?start=68036311
https://t.me/mutolaamarafon_bot?start=68036311
📌 “Mutolaa” marafonida siz turli xil sohalarning eng kuchli mutaxassislari bilan olib boriladigan manfaatli suhbatlarda qatnashasiz.
••• Qolaversa, bir dona kitob oʻqib 5 million soʻmgacha, eng faol targʻibotchi bo’lib 4 million so’mlik pul mukofotlari yutib olishingiz, yuzlab sovgʻalar, kitoblar va bonuslarga ega boʻlishingiz mumkin.
🔥 Eng qizig'i - loyihada ishtirok etish mutlaqo BEPUL 👇
https://t.me/mutolaamarafon_bot?start=68036311
https://t.me/mutolaamarafon_bot?start=68036311
❤4🎉3👍2
📘 «Kompyuter ko‘rish: qisqa va ravshan» — bu siz albatta o‘qib chiqadigan kitob
Bu kitob kompyuter ko‘rish (Computer Vision) sohasidagi asosiy tushunchalarni sodda va tushunarli tarzda yoritadi. Unda tasvirlarni qayta ishlash va mashinaviy o‘rganish asoslari orqali kompyuter ko‘rishga kirish osonlashtirilgan. Maqsad — faqat tushuntirish emas, balki o‘quvchining ichki intuitsiyasini shakllantirish.
📷 Kitobning asosiy yondashuvi: iloji boricha kam so‘z, ko‘proq mazmun va ko‘zni quvontiradigan vizual izohlar. Har bir bob atigi 5 sahifadan iborat bo‘lishi kerak edi — ammo bu ham yetarli bo‘lmadi, chunki bu soha juda keng.
👥 Kimlar uchun:
Bakalavriat va magistratura talabalari, kompyuter ko‘rish sohasiga yangi kirayotganlar uchun
Amaliyotchi muhandislar, qisqa vaqt ichida mustahkam nazariy tayyorgarlik olishni istovchilar uchun
📏 Natijada — bu kompyuter ko‘rish bo‘yicha siqiq, lekin kuchli, vizual jihatdan boy va o‘qishga yengil kitob bo‘lib chiqdi. Qo‘rquvsiz boshlaysiz, zavq bilan oxirigacha yetasiz.
P.S: Shaxsan men, kompyuter ko‘rish sohasida tajribali muhandis sifatida, bunday yondashuvni juda qadrlayman. Ko‘p hollarda texnik adabiyotlar yoki haddan ziyod quruq bo‘ladi, yoki foydasiz. Bu kitob esa aynan o‘rta yo‘lni topgan — nazariya bor, lekin faqat keraklisi. Vizual misollar esa, ayniqsa, o‘zlashtirishni osonlashtiradi.
Agar siz CV sohasiga yangi kirayotgan bo‘lsangiz yoki bilimlaringizni tezda tiklamoqchi bo‘lsangiz — bu kitob aynan siz uchun.
Foundations of Computer Vision
Bu kitob kompyuter ko‘rish (Computer Vision) sohasidagi asosiy tushunchalarni sodda va tushunarli tarzda yoritadi. Unda tasvirlarni qayta ishlash va mashinaviy o‘rganish asoslari orqali kompyuter ko‘rishga kirish osonlashtirilgan. Maqsad — faqat tushuntirish emas, balki o‘quvchining ichki intuitsiyasini shakllantirish.
📷 Kitobning asosiy yondashuvi: iloji boricha kam so‘z, ko‘proq mazmun va ko‘zni quvontiradigan vizual izohlar. Har bir bob atigi 5 sahifadan iborat bo‘lishi kerak edi — ammo bu ham yetarli bo‘lmadi, chunki bu soha juda keng.
👥 Kimlar uchun:
Bakalavriat va magistratura talabalari, kompyuter ko‘rish sohasiga yangi kirayotganlar uchun
Amaliyotchi muhandislar, qisqa vaqt ichida mustahkam nazariy tayyorgarlik olishni istovchilar uchun
📏 Natijada — bu kompyuter ko‘rish bo‘yicha siqiq, lekin kuchli, vizual jihatdan boy va o‘qishga yengil kitob bo‘lib chiqdi. Qo‘rquvsiz boshlaysiz, zavq bilan oxirigacha yetasiz.
P.S: Shaxsan men, kompyuter ko‘rish sohasida tajribali muhandis sifatida, bunday yondashuvni juda qadrlayman. Ko‘p hollarda texnik adabiyotlar yoki haddan ziyod quruq bo‘ladi, yoki foydasiz. Bu kitob esa aynan o‘rta yo‘lni topgan — nazariya bor, lekin faqat keraklisi. Vizual misollar esa, ayniqsa, o‘zlashtirishni osonlashtiradi.
Agar siz CV sohasiga yangi kirayotgan bo‘lsangiz yoki bilimlaringizni tezda tiklamoqchi bo‘lsangiz — bu kitob aynan siz uchun.
Foundations of Computer Vision
visionbook.mit.edu
Foundations of Computer Vision
👍9❤3🎉3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Lex Fridman matematikadagi zamonaviy daholardan biri — Terens Tao bilan suhbatlashdi. Bu odam — zamonamizning eng kuchli matematiklaridan biri.
📌 Terens Tao mashxurligi nimada?
Avstraliyalik bolalar dahosi: 10 yoshida Xalqaro matematika olimpiadasida qatnashgan, 21 yoshida doktorlik dissertatsiyasini himoya qilgan.
2006-yilda matematikadagi eng nufuzli mukofot — Fields medalini olgan.
U harmonik tahlil, differensial tenglamalar, ergodik nazariya, Kombinatorika, Ehtimollar nazariyasi, Collatz muammosi, Navye-Stoks tenglamalari kabi murakkab masalalarda ishlagan.
📌 Podkastdan asosiy fikrlar:
Qanday qilib u murakkab muammolarni hal qiladi?
Tao “imkonsiz” muammoni kichik bo'laklarga bo‘ladi:
1. Dastlab barcha to‘siqlarni olib tashlab, eng sodda versiyani hal qiladi.
2. So‘ng bosqichma-bosqich murakkablikni oshirib boradi.
Bu yondashuv tufayli odam “tupa-tupa yurish”da emas, balki doimo oldinga qarab harakatda bo‘ladi.
Katta yutuqlar — turli sohalar birlashganda yuzaga keladi:
Geometriya + algebra, dinamikalar + energiya, diskret matematika + murakkab tenglamalar.
AI va matematikaning kelajagi
AI hozir maktab darajasidagi geometriyani yecha oladi, ammo haqiqiy kashfiyotlarga hali qodir emas — unga “matematik sezgi” yetishmaydi.
Tao fikricha, eng katta yutuqlar “inson + AI” tandemi orqali bo‘ladi: inson strategiyani belgilaydi, AI esa hisob-kitob va tekshirish ishlarini bajaradi.
Kelajak matematikasi — bu g‘oyalar sintezi, formal isbotlar va sun’iy intellekt bilan yaqindan hamkorlikdir. Asosiy kashfiyotlar hanuz insonlar tomonidan qilinadi, ammo AI ularni ancha tezlashtiradi.
P.S : Terens Taoning fikrlash uslubi — bu biz, Computer Vision muhandislari uchun ham dars: murakkablikni boshqarish, turli metodlarni uyg‘unlashtirish, natijalarni formal nazorat qilish va sun’iy intellektdan kuchli yordamchi sifatida foydalanish.
Kelajak — bu inson tafakkuri va AI hisoblash quvvatining uyg‘unligida. Biz o‘sha kelajakni bugun qurmoqdamiz.
📌 Terens Tao mashxurligi nimada?
Avstraliyalik bolalar dahosi: 10 yoshida Xalqaro matematika olimpiadasida qatnashgan, 21 yoshida doktorlik dissertatsiyasini himoya qilgan.
2006-yilda matematikadagi eng nufuzli mukofot — Fields medalini olgan.
U harmonik tahlil, differensial tenglamalar, ergodik nazariya, Kombinatorika, Ehtimollar nazariyasi, Collatz muammosi, Navye-Stoks tenglamalari kabi murakkab masalalarda ishlagan.
📌 Podkastdan asosiy fikrlar:
Qanday qilib u murakkab muammolarni hal qiladi?
Tao “imkonsiz” muammoni kichik bo'laklarga bo‘ladi:
1. Dastlab barcha to‘siqlarni olib tashlab, eng sodda versiyani hal qiladi.
2. So‘ng bosqichma-bosqich murakkablikni oshirib boradi.
Bu yondashuv tufayli odam “tupa-tupa yurish”da emas, balki doimo oldinga qarab harakatda bo‘ladi.
Katta yutuqlar — turli sohalar birlashganda yuzaga keladi:
Geometriya + algebra, dinamikalar + energiya, diskret matematika + murakkab tenglamalar.
AI va matematikaning kelajagi
AI hozir maktab darajasidagi geometriyani yecha oladi, ammo haqiqiy kashfiyotlarga hali qodir emas — unga “matematik sezgi” yetishmaydi.
Tao fikricha, eng katta yutuqlar “inson + AI” tandemi orqali bo‘ladi: inson strategiyani belgilaydi, AI esa hisob-kitob va tekshirish ishlarini bajaradi.
Kelajak matematikasi — bu g‘oyalar sintezi, formal isbotlar va sun’iy intellekt bilan yaqindan hamkorlikdir. Asosiy kashfiyotlar hanuz insonlar tomonidan qilinadi, ammo AI ularni ancha tezlashtiradi.
P.S : Terens Taoning fikrlash uslubi — bu biz, Computer Vision muhandislari uchun ham dars: murakkablikni boshqarish, turli metodlarni uyg‘unlashtirish, natijalarni formal nazorat qilish va sun’iy intellektdan kuchli yordamchi sifatida foydalanish.
Kelajak — bu inson tafakkuri va AI hisoblash quvvatining uyg‘unligida. Biz o‘sha kelajakni bugun qurmoqdamiz.
❤6👍4🥱1
Yangi, dasturlash bo‘yicha benchmark paydo bo‘ldi — LLM modellar unda 0% natija ko‘rsatmoqda 😐
LiveCodeBench Pro — bu eng so‘nggi va murakkab dasturlash masalalaridan tashkil topgan yangi test to‘plami bo‘lib, Codeforces, ICPC va IOI (Informatika bo‘yicha Xalqaro Olimpiada) kabi platformalardan olingan. Ushbu masalalarni bevosita o‘zlari olimpiyadalarda g‘olib yoki sovrindor bo‘lganlar tanlagan va belgilagan.
Natijalar: hattoki eng kuchli til modeli hisoblangan o4-mini-high ham taxminan 2100 reyting atrofida to‘xtab qolmoqda. Bu esa inson grossmeysteri darajasidan (taxminan 2700) ancha past.
Model faqat oddiy va ayrim o‘rta darajadagi masalalarni hal qila oladi. Haqiqiy murakkab masalalarga kelganda esa — barchasi nol, butunlay hech qanday yechim yo‘q.
Model kombinatorika va dinamik dasturlash bo‘yicha muammolarni nisbatan yaxshi yechadi. Ammo strategik fikrlash va edge-case (noyob chegara holatlari) bilan ishlashda ular oddiy ekspert yoki hatto maktab o‘quvchisi darajasida.
Yana bir qiziq fakt: insonlar odatda xatoni algoritmda emas, balki uni implementatsiya (realizatsiya) qilishda, ya'ni e'tiborsizlik yoki sintaksis nuqtai nazaridan qiladi. Modellar esa, aksincha, ko‘pincha xatoni asosiy g‘oyaning o‘zida qiladi — ya'ni masalaga qanday yondashish kerakligini tushunmaydi.
Xulosa: hozircha olimpiyadachilar o‘rnini hech bir LLM model bosa olmayapti.😁 Gazini bosamiz olimpiadachilar, You're irreplaceable — we checked, even AI gave up.
LiveCodeBench Pro — bu eng so‘nggi va murakkab dasturlash masalalaridan tashkil topgan yangi test to‘plami bo‘lib, Codeforces, ICPC va IOI (Informatika bo‘yicha Xalqaro Olimpiada) kabi platformalardan olingan. Ushbu masalalarni bevosita o‘zlari olimpiyadalarda g‘olib yoki sovrindor bo‘lganlar tanlagan va belgilagan.
Natijalar: hattoki eng kuchli til modeli hisoblangan o4-mini-high ham taxminan 2100 reyting atrofida to‘xtab qolmoqda. Bu esa inson grossmeysteri darajasidan (taxminan 2700) ancha past.
Model faqat oddiy va ayrim o‘rta darajadagi masalalarni hal qila oladi. Haqiqiy murakkab masalalarga kelganda esa — barchasi nol, butunlay hech qanday yechim yo‘q.
Model kombinatorika va dinamik dasturlash bo‘yicha muammolarni nisbatan yaxshi yechadi. Ammo strategik fikrlash va edge-case (noyob chegara holatlari) bilan ishlashda ular oddiy ekspert yoki hatto maktab o‘quvchisi darajasida.
Yana bir qiziq fakt: insonlar odatda xatoni algoritmda emas, balki uni implementatsiya (realizatsiya) qilishda, ya'ni e'tiborsizlik yoki sintaksis nuqtai nazaridan qiladi. Modellar esa, aksincha, ko‘pincha xatoni asosiy g‘oyaning o‘zida qiladi — ya'ni masalaga qanday yondashish kerakligini tushunmaydi.
Xulosa: hozircha olimpiyadachilar o‘rnini hech bir LLM model bosa olmayapti.😁 Gazini bosamiz olimpiadachilar, You're irreplaceable — we checked, even AI gave up.
👍7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📚 ArXiv Research Agent — ilmiy tadqiqotlar uchun ajoyib yordamchi.
Bu agent mustaqil ravishda quyidagilarni bajara oladi:
• arXiv, bioRxiv, medRxiv va Semantic Scholar platformalaridan sizga mos maqolalarni topadi
• To‘liq adabiyotlar sharhini amalga oshiradi
• Siz e’tibor bermagan jihatlarni ko‘rsatadi va nimalarni qo‘shish mumkinligini taklif qiladi
• Millionlab ilmiy ishlardan chuqur tahlil va sitatalar beradi
• Tayyor konspekt va xulosa chiqaradi
va yana ko‘plab foydali funksiyalarni taklif etadi.
Yaqinda MCP (Multi-Contextual Pretraining) qo‘llab-quvvatlovi ham qo‘shilishi kutilmoqda.
Bu agent mustaqil ravishda quyidagilarni bajara oladi:
• arXiv, bioRxiv, medRxiv va Semantic Scholar platformalaridan sizga mos maqolalarni topadi
• To‘liq adabiyotlar sharhini amalga oshiradi
• Siz e’tibor bermagan jihatlarni ko‘rsatadi va nimalarni qo‘shish mumkinligini taklif qiladi
• Millionlab ilmiy ishlardan chuqur tahlil va sitatalar beradi
• Tayyor konspekt va xulosa chiqaradi
va yana ko‘plab foydali funksiyalarni taklif etadi.
Yaqinda MCP (Multi-Contextual Pretraining) qo‘llab-quvvatlovi ham qo‘shilishi kutilmoqda.
👍7🔥2💯2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Mashhurlar ishtirokida sun’iy intellekt yordamida yaratilgan yuqoridagi kabi videolar — yangi tushunchalarni o'rganishda hayratlanarli darajada samarali vosita bo‘lib chiqyapti.
Eng qizig‘i, ular juda tez ommalashyapti — mana shu videoni ikki kun ichida 5 million odam ko‘rgan 👀
Eng qizig‘i, ular juda tez ommalashyapti — mana shu videoni ikki kun ichida 5 million odam ko‘rgan 👀
👍7🤩4
Forwarded from Doktorantlar Official || PhD, DSc
📚 AQSh'ning eng top universiteti bo’lgan MIT bepul kurslarni chiqardi! 2025-yilda o’tkazib yuborib bo‘lmaydigan 5 ta kurslar:
Yozni foyda bilan o’tkazing.
@doktorantlarofficial
@doktorantlarofficial_group
1. AI For Everyone — sun’iy intellekt bo’yicha bazaviy kurs. Kursda SI nima ekanligini, u qayerda ishlatilishini, biznes va jamiyatga qanday ta'sir qilishini tushuntirishadi.
2. Generative AI for Data Analysts Specialization.
Ma'lumotlar tahlili uchun generativ SI ko’nikmalarini o’rganing. Hatto tajribasi bo’lmaganlar uchun ham to’g’ri keladi.
3. Generative AI with Large Language Models. GPT kabi katta til modellari (LLM) qanday ishlashini bilib oling. Uni loyihalash, o’qitish va qo’llashni tushunib olasiz.
4. Generative AI: Prompt Engineering Basics. SI uchun prompt'lar (matnli so’rovlar) yaratish bo’yicha bazaviy kurs. LLM'dan qanday samarali foydalanishni tushunmoqchi bo’lgan yangi boshlanuvchilar uchun ideal kurs.
5. IBM AI Developer Professional Certificate. SI ishlab chiqish bo’yicha to’liq kurs: generativ modellar va chatbotlardan to SI ilovalargacha. Dastur 6 oyga mo’ljallangan.
Yozni foyda bilan o’tkazing.
@doktorantlarofficial
@doktorantlarofficial_group
👍9
Forwarded from maroon bells🪐
📌 ChatGPT qanday ishlaydi? Matematik asos bilan tushuntiramiz!
Bugun ChatGPT, Google Bard, Claude kabi sun’iy intellektlar har bir so‘zimizga mantiqiy, hatto ijodiy javob qaytara olmoqda. Bular ortida nima turibdi?
🔍 Javob: Transformer modeli, ya’ni zamonaviy AI’ning asosi.
🎯 Uning yuragida yotgan formulani bilasizmi?
👆🏻Rasmga qarang
Bu formula self-attention deb ataladi — u har bir so‘zning boshqa so‘zlarga nisbatan qanchalik muhimligini ehtimollar asosida hisoblab beradi.
🧠 Oddiy qilib aytganda:
Q = so‘rov (query)
K = kalit (key)
V = qiymat (value)
Softmax esa – sonlarni ehtimollikka aylantiruvchi matematik funksiya.
Masalan:
> "Men bugun maktabga bordim, chunki..."
Bu yerda "chunki" degan so‘z oldingi gapdagi “bordim” bilan bog‘liqligini AI aynan shu model yordamida anglaydi.
-
Shunday qilib, matematika nafaqat sonlar bilan ishlash, balki sun’iy intellektni yaratuvchi fikrlash qurolidir.
Bugun ChatGPT, Google Bard, Claude kabi sun’iy intellektlar har bir so‘zimizga mantiqiy, hatto ijodiy javob qaytara olmoqda. Bular ortida nima turibdi?
🔍 Javob: Transformer modeli, ya’ni zamonaviy AI’ning asosi.
🎯 Uning yuragida yotgan formulani bilasizmi?
👆🏻Rasmga qarang
Bu formula self-attention deb ataladi — u har bir so‘zning boshqa so‘zlarga nisbatan qanchalik muhimligini ehtimollar asosida hisoblab beradi.
🧠 Oddiy qilib aytganda:
Q = so‘rov (query)
K = kalit (key)
V = qiymat (value)
Softmax esa – sonlarni ehtimollikka aylantiruvchi matematik funksiya.
Masalan:
> "Men bugun maktabga bordim, chunki..."
Bu yerda "chunki" degan so‘z oldingi gapdagi “bordim” bilan bog‘liqligini AI aynan shu model yordamida anglaydi.
-
Shunday qilib, matematika nafaqat sonlar bilan ishlash, balki sun’iy intellektni yaratuvchi fikrlash qurolidir.
👍10
🎓 “Sun’iy intellekt davrida dasturlash”
© Andrey Karpaty
San-Fransiskoda taniqli Y Combinator venchur fondi tomonidan katta AI Startup School tadbiri o‘tkazildi.
Unda mashhur mutaxassis – Andrey Karpaty so'zga chiqdi.
To'liq video bu yerda.
Mavzu quyidagilarni qamrab oladi:
➖ Software (Dasturiy ta’minot) kelajagi va yaqin 2–3 yil ichida qanday o‘zgarishlar bo‘lishi kutilmoqda
➖ "Vayb-koding" nima? Va bugungi “sog‘lom” dasturchi bu jarayonga qanday yondashadi – partial autonomy apps tushunchasi.
➖ LLM (katta til modellari) asosidagi operatsion tizimlar qanday ishlaydi va ular ochadigan imkoniyatlar.
➖ Zamonaviy LLM’lar nega ba’zan ishlamaydi – bu texnik muammolarning asl sabablari nimalarda?
➖ Bugungi dasturchi nimalarni o‘rganishi zarur
P.S: Karpaty har doimgidek yuqori saviyadagi fikrlari bilan bo'lishgan, tavsiya qilaman, vaqt topib albatta ko‘ring. Ma’ruza qisqa, ammo mazmunli.
© Andrey Karpaty
San-Fransiskoda taniqli Y Combinator venchur fondi tomonidan katta AI Startup School tadbiri o‘tkazildi.
Unda mashhur mutaxassis – Andrey Karpaty so'zga chiqdi.
To'liq video bu yerda.
Mavzu quyidagilarni qamrab oladi:
➖ Software (Dasturiy ta’minot) kelajagi va yaqin 2–3 yil ichida qanday o‘zgarishlar bo‘lishi kutilmoqda
➖ "Vayb-koding" nima? Va bugungi “sog‘lom” dasturchi bu jarayonga qanday yondashadi – partial autonomy apps tushunchasi.
➖ LLM (katta til modellari) asosidagi operatsion tizimlar qanday ishlaydi va ular ochadigan imkoniyatlar.
➖ Zamonaviy LLM’lar nega ba’zan ishlamaydi – bu texnik muammolarning asl sabablari nimalarda?
➖ Bugungi dasturchi nimalarni o‘rganishi zarur
P.S: Karpaty har doimgidek yuqori saviyadagi fikrlari bilan bo'lishgan, tavsiya qilaman, vaqt topib albatta ko‘ring. Ma’ruza qisqa, ammo mazmunli.
YouTube
Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
Andrej Karpathy's keynote on June 17, 2025 at AI Startup School in San Francisco. Slides provided by Andrej: https://drive.google.com/file/d/1a0h1mkwfmV2PlekxDN8isMrDA5evc4wW/view?usp=sharing
Chapters:
00:00 - Intro
01:25 - Software evolution: From 1.0 to…
Chapters:
00:00 - Intro
01:25 - Software evolution: From 1.0 to…
❤7👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI’ning asosiy olimlaridan biri Noam Braun bilan qiziqarli intervyu chiqdi.
Bu o‘sha Braun — Ilon Mask, Sergey Brin va boshqa “katta baliqlar” "hunting" qilishga harakat qilgan yigit. Hozirda u Altmanning research reasoning jamoasida ishlaydi, va aynan uning ishi tufayli bizda o1 va boshqa "thinking" modellari paydo bo‘ldi.
Intervyuda u qiziq bir fikrni aytdi:
To‘liq intervyuni ko‘rishni tavsiya qilaman: olim reasoning, OpenAI ichki maqsadlari, agentlar va, albatta, AI kelajagi haqida fikrlari bilan bo'lishgan.
Bu o‘sha Braun — Ilon Mask, Sergey Brin va boshqa “katta baliqlar” "hunting" qilishga harakat qilgan yigit. Hozirda u Altmanning research reasoning jamoasida ishlaydi, va aynan uning ishi tufayli bizda o1 va boshqa "thinking" modellari paydo bo‘ldi.
Intervyuda u qiziq bir fikrni aytdi:
Zamonaviy modellar – bu “AI g‘or odamlari”. Agar milliardlab agentlar uzoq vaqt davomida bir-biri bilan hamkorlik va raqobat qilsa, bu bir sivilizatsiyaga aylanadi.
Bizning ajdodlarimizda ham biznikidek miya bo‘lgan, ammo ular bizning dunyomizda yashamagan. Inson intellektini keng miqyosda ishlatish uchun ming yillik tarix kerak bo‘ldi.
AI ham xuddi shuni talab qiladi. Faqat bu sivilizatsiyani u ancha tezroq qurishi mumkin.
To‘liq intervyuni ko‘rishni tavsiya qilaman: olim reasoning, OpenAI ichki maqsadlari, agentlar va, albatta, AI kelajagi haqida fikrlari bilan bo'lishgan.
👍7🔥2❤1
Forwarded from Jakhongir Rakhmonov - IT
Salom, mening ismim ChatGPT
Men LLM (Large Language Model) oilasidanman. Men internetda mavjud bo‘lgan juda ko‘p textlarni uzoq vaqt davomida juda kuchli kompyuterlarda o‘qib chiqqanman. Ulardan o‘rganganlarimni maxsus ma’lumotlar bazasiga mahsus formatda saqlab qo‘yganman.
Mening qiladigan ishim juda ham sodda. Oson emas, lekin sodda. U quyidagicha:
1. Menga kimdir text jo‘natadi. Deylik, 6 ta so‘zdan iborat.
2. Men bu textni o‘qiyman.
3. Shu berilgan textdan keyin qaysi so‘z kelishini ma’lumotlar bazasidan qarab olib foydalanuvchiga jo‘nataman. Endi text 6 ta emas, 7 ta so‘zdan iborat.
4. Shu 7 ta so‘zni o‘qiyman va shu textdan keyin qaysi so‘z kelishini ma’lumotlar bazasidan qarab olib foydalanuvchiga jo‘nataman. Endi text 7 ta emas, 8 ta so‘zdan iborat.
5. Shu 8 ta so‘zni o‘qiyman va shu textdan keyin qaysi so‘z kelishini ma’lumotlar bazasidan qarab olib foydalanuvchiga jo‘nataman. Endi text 8 ta emas, 9 ta so‘zdan iborat.
6. Shu 9 ta so‘zni o‘qiyman…..
Ko‘rib turganingizdek, menda hech qanday “fikrlash” yo‘q. Men shunchaki qaysi so‘zdan keyin qaysi so‘z kelishini internetdagi ma’lumotlar orqali juda yaxshi o‘rganib olganman. Va shunchaki “popugay” kabi foydalanuvchiga qaytarib beraman. Shuning uchun ham javobni birdaniga jo’nata olmayman. So’zlarni birma bir alohida jo’nata olaman holos.
Tanishganimdan xursandman.
P.S. bu albatta LLMlarning qilayotgan asosiy ishini tushuntirish maqsadida yozilgan, juda soddalashtirilgan kichik post.
@jakhonrakhmonov
Men LLM (Large Language Model) oilasidanman. Men internetda mavjud bo‘lgan juda ko‘p textlarni uzoq vaqt davomida juda kuchli kompyuterlarda o‘qib chiqqanman. Ulardan o‘rganganlarimni maxsus ma’lumotlar bazasiga mahsus formatda saqlab qo‘yganman.
Mening qiladigan ishim juda ham sodda. Oson emas, lekin sodda. U quyidagicha:
1. Menga kimdir text jo‘natadi. Deylik, 6 ta so‘zdan iborat.
2. Men bu textni o‘qiyman.
3. Shu berilgan textdan keyin qaysi so‘z kelishini ma’lumotlar bazasidan qarab olib foydalanuvchiga jo‘nataman. Endi text 6 ta emas, 7 ta so‘zdan iborat.
4. Shu 7 ta so‘zni o‘qiyman va shu textdan keyin qaysi so‘z kelishini ma’lumotlar bazasidan qarab olib foydalanuvchiga jo‘nataman. Endi text 7 ta emas, 8 ta so‘zdan iborat.
5. Shu 8 ta so‘zni o‘qiyman va shu textdan keyin qaysi so‘z kelishini ma’lumotlar bazasidan qarab olib foydalanuvchiga jo‘nataman. Endi text 8 ta emas, 9 ta so‘zdan iborat.
6. Shu 9 ta so‘zni o‘qiyman…..
Ko‘rib turganingizdek, menda hech qanday “fikrlash” yo‘q. Men shunchaki qaysi so‘zdan keyin qaysi so‘z kelishini internetdagi ma’lumotlar orqali juda yaxshi o‘rganib olganman. Va shunchaki “popugay” kabi foydalanuvchiga qaytarib beraman. Shuning uchun ham javobni birdaniga jo’nata olmayman. So’zlarni birma bir alohida jo’nata olaman holos.
Tanishganimdan xursandman.
P.S. bu albatta LLMlarning qilayotgan asosiy ishini tushuntirish maqsadida yozilgan, juda soddalashtirilgan kichik post.
@jakhonrakhmonov
👍7❤3🔥1
So‘nggi 8 yilda Computer Vision’ga qiziqishim ortib, sohaga doir ko‘p narsani chuqurroq o‘rganib boryapman. Ayniqsa, ma'lum bir muammo uchun mos arxitektura yaratish, datasetlarni avtomatlashtirilgan tarzda — ground truth yoki synthetic usulda — generatsiya qilish bo‘yicha yaxshi tajriba to‘pladim.
Vaqt o‘tib, odamlar bilan muloqot ham menga modelni tahlil qilishga o‘xshab tuyula boshladi. Ko‘z qarashi, intonatsiyasi, ibora tanlovi — bular orqali inson nima demoqchiligi, qanday savolga javob qidirayotgani taxmin qilaman. Ba’zida esa kulgili bo‘lsa-da, o‘z-o‘zidan savol tug‘iladi: “Siz qaysi datasetda o‘qitilgansiz?” 😄
Gapirish uslubi, fikrlash yo‘li ko‘pincha odamning "qaysi muhitda pretrain bo‘lganini" ochib beradi. Ijtimoiy tarmoqlarda esa ko‘pchilik o‘z pozitsiyasini qat’iy e’tiqod emas, balki "hozirgi trend"ga moslashgan bir turdagi bias orqali bildiradi. Va natijada — ular boshqa "model"lardan eshitgan gap-so‘zlarni o‘z parametrlariga moslab qayta aytib beradi.
Odamlar, aslidа, til modellari bilan ko‘p jihatdan o‘xshashdek. Ular atrofidan olgan bilimni ichki “tokenizer” orqali filtrlab, soddalashtirib yoki murakkablashtirib, o‘zlariga mos shaklda yetkazishga harakat qiladi.
Ijodkor va reflektiv odamlar esa retelling bilan cheklanmaydi — ular o‘z “dataset”ini o‘zi yaratadi, biror g‘oyani kontekstga qo‘yib, tajriba, kuzatuv va hissiyot bilan boyitadi. Bu esa mutlaqo yangi “knowledge universe”ning tug‘ilishiga olib keladi.
Menimcha, kimdir tayyor skriptda yashayapdi, kimdir esa o‘zining “transfer learning” bosqichidan o‘tyapti.
Bu balki kasbiy deformatsiyadir. Sizda ham shunday holat kuzatilganmi? 😉
Vaqt o‘tib, odamlar bilan muloqot ham menga modelni tahlil qilishga o‘xshab tuyula boshladi. Ko‘z qarashi, intonatsiyasi, ibora tanlovi — bular orqali inson nima demoqchiligi, qanday savolga javob qidirayotgani taxmin qilaman. Ba’zida esa kulgili bo‘lsa-da, o‘z-o‘zidan savol tug‘iladi: “Siz qaysi datasetda o‘qitilgansiz?” 😄
Gapirish uslubi, fikrlash yo‘li ko‘pincha odamning "qaysi muhitda pretrain bo‘lganini" ochib beradi. Ijtimoiy tarmoqlarda esa ko‘pchilik o‘z pozitsiyasini qat’iy e’tiqod emas, balki "hozirgi trend"ga moslashgan bir turdagi bias orqali bildiradi. Va natijada — ular boshqa "model"lardan eshitgan gap-so‘zlarni o‘z parametrlariga moslab qayta aytib beradi.
Odamlar, aslidа, til modellari bilan ko‘p jihatdan o‘xshashdek. Ular atrofidan olgan bilimni ichki “tokenizer” orqali filtrlab, soddalashtirib yoki murakkablashtirib, o‘zlariga mos shaklda yetkazishga harakat qiladi.
Ijodkor va reflektiv odamlar esa retelling bilan cheklanmaydi — ular o‘z “dataset”ini o‘zi yaratadi, biror g‘oyani kontekstga qo‘yib, tajriba, kuzatuv va hissiyot bilan boyitadi. Bu esa mutlaqo yangi “knowledge universe”ning tug‘ilishiga olib keladi.
Menimcha, kimdir tayyor skriptda yashayapdi, kimdir esa o‘zining “transfer learning” bosqichidan o‘tyapti.
Bu balki kasbiy deformatsiyadir. Sizda ham shunday holat kuzatilganmi? 😉
😁9👍2
Forwarded from Naxalov | AI Blog 🔥
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Gemini CLI: Open-Source AI in Your Terminal
Gemini CLI — bu Gemini 2.5 Pro kuchini to‘g‘ridan-to‘g‘ri terminalingizga olib keluvchi, bepul va ochiq manbali AI agentidir.
👨💻 GitHub: https://github.com/google-gemini/gemini-cli
@naxalov
Gemini CLI — bu Gemini 2.5 Pro kuchini to‘g‘ridan-to‘g‘ri terminalingizga olib keluvchi, bepul va ochiq manbali AI agentidir.
@naxalov
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Forwarded from Naxalov | AI Blog 🔥
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Warp 2.0: Agentik Dasturlash Muhiti bilan tanishing
Avval terminalda AI bilan ishlashi bilan mashhur bo‘lgan Warp, endilikda o‘zini oddiy terminal yoki IDE emas, balki to‘liq Agentik Dasturlash Muhiti sifatida qayta taqdim etdi.
@naxalov
Avval terminalda AI bilan ishlashi bilan mashhur bo‘lgan Warp, endilikda o‘zini oddiy terminal yoki IDE emas, balki to‘liq Agentik Dasturlash Muhiti sifatida qayta taqdim etdi.
@naxalov
👍6❤1🔥1
Sebastian Raschka Machine Learning Q and AI nomli kitobini onlayn, tekin o'qishga ochib qo'yibdi. Marhamat bahra oling😁
👍10
Forwarded from Naxalov | AI Blog 🔥
Biz hozirda kelajakda yashayapmiz.
Odatda inson kelajak haqida xayol qiladi, orzu qiladi, tasavvur qiladi yoki bashorat qiladi. Bunday paytlarda kelajak hali kelmagan, u faqat tasavvurlarda mavjud bo‘ladi.
Ammo so‘nggi yillarda texnologik taraqqiyot, ayniqsa sun’iy intellekt sohasidagi yutuqlar shunchalik tezlashib ketdiki, biz o‘zimiz sezmagan holda kelajakning o‘zida yashay boshladik.
@naxalov
Odatda inson kelajak haqida xayol qiladi, orzu qiladi, tasavvur qiladi yoki bashorat qiladi. Bunday paytlarda kelajak hali kelmagan, u faqat tasavvurlarda mavjud bo‘ladi.
Ammo so‘nggi yillarda texnologik taraqqiyot, ayniqsa sun’iy intellekt sohasidagi yutuqlar shunchalik tezlashib ketdiki, biz o‘zimiz sezmagan holda kelajakning o‘zida yashay boshladik.
@naxalov
👍9
Forwarded from Naxalov | AI Blog 🔥
O‘zbekistonda “AI” deganda ko‘pchilikning xayoliga, afsuski, birinchi bo‘lib faqat ChatGPT keladi. Shaxsiy kuzatuvlarimga asoslanib aytadigan bo‘lsam, hozircha sun’iy intellektdan asosan ta’lim sohasidagilar va dasturchilar keng foydalanishmoqda.
Ta’lim sohasida, ayniqsa, talabalar turli mustaqil ishlar va uy vazifalarini AI yordamida bajarishadi(Yana men emasman demanglar). O‘z navbatida o‘qituvchilar ham bu texnologiyadan chetda qolmayapti, oddiy test tuzishdan tortib, hisobotlar yozish(xil-xil hujjatlar) va hatto ilmiy ishlar (ilmiy maqolalar) tayyorlashgacha sun’iy intellektdan keng foydalanilmoqda. Ayniqsa, axborot texnologiyalariga yaqin bo‘lganlar orasida bu holat keng tarqalgan (uyatda endi).
Dasturchilar masalasiga keladigan bo‘lsak, bu yerda bir narsani aniq tushunib olishimiz kerak: kim o‘zini qanday darajada dasturchi deb hisoblaydi? Dasturlashni endigina boshlagan ayrimlar ikki qator kod yozmasdan turib, savolni to‘g‘ridan-to‘g‘ri ChatGPT ga ko‘chirib, natijani “katta yutuq” deb bilishadi. Hali harakat qilmaganlar esa shunchaki dasturlash haqidagi videolarni ko‘rib yurishadi, lekin o‘zlari amalda hech narsa qilmaydi.
Keyingi toifa bu - junior dasturchilar. Ular kam maosh evaziga ishlashadi, ammo o‘z ustida ishlab o‘sishni o‘rniga o‘rniga ChatGPT ga bog‘liq bo‘lib qolishgan. Natijada ular mustaqil fikrlay olmaydigan darajaga yetib qolishadi.
Yana bir xavfli toifa bor: ular dasturlashni yetarli darajada tushunmaydi, lekin ChatGPT yordamida unicorn startup( milliard dollarlik) yaratish mumkin deb ishonib, 50-100 ming dollar sarmoya kiritishadi. Afsuski, oradan ko‘p vaqt o‘tmay xatoga yo‘l qo‘yganliklarini tushunib yetishadi lekin kech bo‘ladi. Natijada nafaqat o‘zlari pulsiz qolishadi, balki qo‘lidan ish keladigan iqtidorlarni ham ishsiz qoldirishadi.
Xullas, hozircha O‘zbekistonda sun’iy intellekt shunday “yordam” bermoqda. Yaxshi yangiliklarga endi shu yergacha boshidan o‘qib kelgan bo‘lsangiz, yaqinda ChatGPT ga ishonib kelayotgan butun bir avlodni ko‘ramiz ularni qo‘lida hech ish kelmaydi siz chalg‘imasdan o‘zingizni yo‘lingizdan ketavering xoli sizga ish ko‘p.
Bu bilan men ChatGPT ishlatmanglar demoqchi masman.
Agar qandaydir imlo xato topsangiz izolarda qoldiring sababiki ChatGPT bilan yozilmagan.
@naxalov
Ta’lim sohasida, ayniqsa, talabalar turli mustaqil ishlar va uy vazifalarini AI yordamida bajarishadi(Yana men emasman demanglar). O‘z navbatida o‘qituvchilar ham bu texnologiyadan chetda qolmayapti, oddiy test tuzishdan tortib, hisobotlar yozish(xil-xil hujjatlar) va hatto ilmiy ishlar (ilmiy maqolalar) tayyorlashgacha sun’iy intellektdan keng foydalanilmoqda. Ayniqsa, axborot texnologiyalariga yaqin bo‘lganlar orasida bu holat keng tarqalgan (uyatda endi).
Dasturchilar masalasiga keladigan bo‘lsak, bu yerda bir narsani aniq tushunib olishimiz kerak: kim o‘zini qanday darajada dasturchi deb hisoblaydi? Dasturlashni endigina boshlagan ayrimlar ikki qator kod yozmasdan turib, savolni to‘g‘ridan-to‘g‘ri ChatGPT ga ko‘chirib, natijani “katta yutuq” deb bilishadi. Hali harakat qilmaganlar esa shunchaki dasturlash haqidagi videolarni ko‘rib yurishadi, lekin o‘zlari amalda hech narsa qilmaydi.
Keyingi toifa bu - junior dasturchilar. Ular kam maosh evaziga ishlashadi, ammo o‘z ustida ishlab o‘sishni o‘rniga o‘rniga ChatGPT ga bog‘liq bo‘lib qolishgan. Natijada ular mustaqil fikrlay olmaydigan darajaga yetib qolishadi.
Yana bir xavfli toifa bor: ular dasturlashni yetarli darajada tushunmaydi, lekin ChatGPT yordamida unicorn startup( milliard dollarlik) yaratish mumkin deb ishonib, 50-100 ming dollar sarmoya kiritishadi. Afsuski, oradan ko‘p vaqt o‘tmay xatoga yo‘l qo‘yganliklarini tushunib yetishadi lekin kech bo‘ladi. Natijada nafaqat o‘zlari pulsiz qolishadi, balki qo‘lidan ish keladigan iqtidorlarni ham ishsiz qoldirishadi.
Xullas, hozircha O‘zbekistonda sun’iy intellekt shunday “yordam” bermoqda. Yaxshi yangiliklarga endi shu yergacha boshidan o‘qib kelgan bo‘lsangiz, yaqinda ChatGPT ga ishonib kelayotgan butun bir avlodni ko‘ramiz ularni qo‘lida hech ish kelmaydi siz chalg‘imasdan o‘zingizni yo‘lingizdan ketavering xoli sizga ish ko‘p.
Bu bilan men ChatGPT ishlatmanglar demoqchi masman.
Agar qandaydir imlo xato topsangiz izolarda qoldiring sababiki ChatGPT bilan yozilmagan.
@naxalov
👍6🔥5