Yaponiyadagi ushbu haykal chuqur ma’noga egaligi bilan e’tiborni tortadi. Mualliflar, kichik qizaloq o’zidan jussasi bir necha barobar kattaroq insondan ko’ra arg’imchoq/tarozi pallalarida og’irroq yuk bosayotganini va buning sababi kitob o’qish ekanligiga ishora qilishmoqda. Naqadar go’zal va mazmunli ish!

✈️ @zehniyat_uz

TuronBusiness loyihamiz 100% SwiftUIda qilinmoqda😎

Anthropic nihoyat eng kuchli modelini hammaga ochdi.

Nomi: Claude Fable 5.

Bu oddiy “yana bitta yangi model” emas. Bu — Mythos-class model. Ya’ni Anthropic’ning Opus’dan ham yuqoriroq darajadagi AI oilasi.

Lekin bitta katta “lekin” bor.

Model hammaga ochildi, ammo to‘liq kuchi bilan emas.

Fable 5 software engineering, knowledge work, vision, long tasklar va agentic coding’da juda kuchli deyishyapti. Qisqasi, katta codebase, murakkab tahlil, uzun vazifalar, app prototyping — shunaqa joylarda ancha oldinga chiqqan.

Lekin cybersecurity, biology, chemistry yoki model distillation kabi xavfli sohalarda Anthropic unga “tormoz” qo‘ygan.

Agar prompt riskli deb topilsa, Fable 5 javob bermaydi. Uning o‘rniga response Claude Opus 4.8 orqali ketadi.

Bu joyi qiziq:

AI kompaniyalar endi eng kuchli modellarni shunchaki “mana ishlataveringlar” deb chiqarmayapti.

Model qanchalik kuchaysa, access shunchalik qatlamli bo‘lyapti.

Oddiy userlarga — Fable 5, guardrail bilan.
Tekshirilgan tashkilotlarga — Mythos 5, ayrim cheklovlari olib tashlangan holatda.

Narxi ham ancha og‘ir:

$10 / 1M input token
$50 / 1M output token

Bu Opus 4.8’dan ikki baravar qimmat.

Yana bitta muhim joyi: Fable 5 va Mythos 5 trafficlari uchun 30 kunlik data retention majburiy bo‘ladi. Hatto oldin zero-retention kelishuvi bo‘lgan enterprise mijozlarda ham.

Anthropic aytishicha, bu data model training uchun ishlatilmaydi. Faqat jailbreak, yangi attacklar va false positive’larni kamaytirish uchun kerak.

Hullas, AI bozorida yangi bosqich boshlandi:

Eng kuchli modellar endi faqat “kim tezroq va aqlliroq” degani emas.

Endi savol boshqacha:

Kimga qancha kuch beriladi?
Qaysi promptga ruxsat bor?
Qaysi kompaniya safety bahonasida data retention majbur qiladi?
Va enterprise’lar bu narxni ko‘tara oladimi?

Menimcha, bu release’dan keyin frontier model access oddiy subscription emas, ko‘proq “ruxsat + limit + monitoring” formatiga o‘tib ketadi.

@mabrur_dev

Bundan buyog'iga siz AI orqali yozgan kodlaringiz, sifatli kodlaringiz, bajargan tasklaringiz uchun pul to'lashmaydi. Faqat javobgarlik, ma'suliyatni bo'yningizga olganingiz uchun pul to'lashadi. AIga kod yozdirishni rahbarlar ham biladi, AI turib bera olmasligini ham bilishadi. Shuning uchun dasturchilarni ishga yollashadi baribir. Kimnidiri kallasi ketishi kerakku, kimdandir alamni olish kerakku productionga xato narsalar ketib qolsa)

𝐅𝐢𝐧𝐭𝐞𝐜𝐡 𝐥𝐨𝐲𝐢𝐡𝐚𝐥𝐚𝐫𝐝𝐚 ishlash davomida shuni tushundim: @𝐩𝐫𝐨𝐩𝐞𝐫𝐭𝐲𝐖𝐫𝐚𝐩𝐩𝐞𝐫 — bu shunchaki sintaksis emas, bu 𝐚𝐫𝐱𝐢𝐭𝐞𝐤𝐭𝐮𝐫𝐚 𝐝𝐚𝐫𝐚𝐣𝐚𝐬𝐢𝐝𝐚𝐠𝐢 qaror.

@𝐩𝐫𝐨𝐩𝐞𝐫𝐭𝐲𝐖𝐫𝐚𝐩𝐩𝐞𝐫  orqali takrorlanuvchi va muhim logikalar ajratiladi:

@𝑲𝒆𝒚𝒄𝒉𝒂𝒊𝒏𝑺𝒕𝒐𝒓𝒂𝒈𝒆 → sensitive data uchun xavfsiz qatlam
@𝑴𝒂𝒔𝒌𝒊𝒏𝒈 → har bir data turi uchun alohida abstraction

Natija:
- Toza va boshqariladigan kod
- Markazlashgan xavfsizlik logikasi
- Oson kengayadigan arxitektura

Batafsil: Linkiden

Qo’lni qaytarmanglar endi ))

Bersangiz ham olmaydigan do’stlaringizga yuborib qo’ying 😁

@mukhammadkarim_tukhtaboev

Ko'p kompaniya shunday deydi:

Agar biz Juniorni o'qitsak, keyin u boshqa kompaniyaga ketib qolsa-chi?

Savolni boshqa koʻrinishi ham bor:

Agar ularni o'qitmasangiz va ular baribir qolsa-chi?

Bu juda chuqur fikr.

Chunki o'qimaydigan, rivojlanmaydigan xodim kompaniyaga uzoq muddatda ko'proq zarar yetkazishi mumkin.

𝘼𝙄 𝙠𝙤𝙙 𝙮𝙤𝙯𝙨𝙖, 𝙙𝙚𝙫𝙚𝙡𝙤𝙥𝙚𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜 𝙝𝙖𝙦𝙞𝙦𝙞𝙮 𝙫𝙖𝙯𝙞𝙛𝙖𝙨𝙞 𝙣𝙞𝙢𝙖?

AI yordamida bugun kod yozish ancha osonlashdi.
Bir necha prompt orqali feature, API integration yoki butun bir modulni yaratish mumkin.

Shunda savol tugiladi:

Agar AI kod yozsa, Axitekturani nima uchun chuqur organish kerak?
Chunki AI kodni yozib beradi, lekin asosiy qarorlarni developer qabul qiladi:

- Business logic qayerda boladi?
- Dependencylar qanday boshqariladi?
- Moduleni qanday ajratiladi?
- Qaysi architecture loyiha uchun togri?
- Bu yechim keyingi 2–3 yil davomida maintainable bo‘ladimi?

AI sizga 500 qator kod yozib berishi mumkin.
Lekin osha 500 qator kod qayerda va qanday bolishini siz hal qilasiz.

Menimcha, AI davrida developerning qiymati kodni kop yozishda emas, togri texnik qaror qabul qilishda bolyapdi.

AI kod yozishni tezlashtiradi.
Lekin yaxshi software qurish hali ham developerning vazifasi.
Shuning uchun AIni organish bilan birga Software Architectureni ham chuqur organish kerak.

Davomi linkidenda: https://lnkd.in/p/eANcCCYC

Ha, bir necha yillar avval IT ga jalb qilish ham shunday bo’lgan edi.

O’zi buni qo’lidan keladimi, elementar fanlardan bilimi bormi yo’qmi deb o’tirmay, biznes uchun marketing qilishib, olib kirishgandi.

Shunaqa “Jirafa miya” larni deb qancha qancha yoshlar ishini topa olmasdan, yana boshqa sohadan davom etib ketishdi. Sizga oson degani, bu hammaga ham oson degani emas.

Hozir esa shu Jirafa turgan ko’l juda ham chuqurlashib ketgan. Kundan kunga chuqurlashyapti. Bo’yi o’sishdan to’xtagan jirafalarning o’zlari ham ko’lga cho’kib ketishyapti. Cho’kkalarini ko’zim bilan ko’rib turibman.

Hurmatli yoshlar, o’zi nega IT ga yopishib olyapsizlar? Siz o’ylaganchalik “kayf soha” ham emas aslida. Men kasbimni sevsam ham, har kuni ishda muammolar bo’ladi. Masalan, biznes bilan muloqotda, rahbar bilan munosabatlarda, oyliklarda, jamoada, loyihalarda va hokazo. Sevganim uchun chidayman bu muammolarga. Tajribamdan kelib chiqib aytamanki, sizlar hali sevmaysiz. Kasblar juda ko’p-ku.

Masalan, bir kuchli DevOps’chi tanishim, “gid” bo’lmoqchi. Shu sohaga ko’ngil qo’yibdi. Chet davlatlarga odamlarni olib borib, sayohat qildirmoqchi ekan. Yana bir do’stim “sport trainer” bo’lmoqchi. Men ham yangi sohalarda izlanyapman.

Odatda dasturlashdagi “ajoyib” tehnik muammolar va ularga yechim topishlik kayf bergan. Kayf - bir hafta bir muammo ustida o’tirib, kechalari uxlamay topilgan yechim edi. Hozir muammo chiqishidan oldin yechim bor. Shu sababli, dasturlash ham ko’p dasturchilarning ko’nglidan qolyapti. O’saman, rivojlanaman deb yurgan energiyali insonlar uchun dasturlash sohasi tor bo’lib qoldi. Endi ular chellenjlarni boshqa joylardan qidirishga harakat qilishyapti.

@mukhammadkarim_tukhtaboev