Давай знакомиться..

я ли изображен на лого канала?

Ответ: да - я, это важно

Кто я такой?

Меня зовут Лёня, мне 18 лет, и я программирую ❓

В общем да, я - python кодер, чуть-чуть rust кодер, ну и совсем чуть чуть C кодер (учу). У меня есть какой-то опыт разработки различных приложух. Самое осязаемое, что можешь пощупать - @hodlpass

Что мне интересно?
Крипта, экономика, финансы и в целом все, что связано с деньгами. Эти темы я изучаю, что-то использую на практике.

Чем я щас занят? 😵
- Разрабатываю @hodlpass
- Пишу ИИ автоматизации в одном агенстве

Что будет на канале:
- мой опыт, фейлы и лайфхаки из кодинга
- заметки про финансы/экономику (если я осмелюсь высказывать свое мнение)
- takeaways из материала, который я прочитал, посмотрел, и посчитал интересным

Если тебе интересно, оставайся - здесь будет весело и, может быть, познавательно 🔫😵

Что такое hodlpass? Почему мы его делаем? Как мы его делаем?

В первую очередь хотелось бы начать с предыстории, которую @cryptohowwin рассказал у себя в канале со стороны продакт менеджера, фаундера. Я же расскажу, как разработчик. Ладно. Я ведь тоже фаундер 🔨

Давным давно...

В февраля этого года мне пришло предложение о разработке бота с большим функционалом и потенциальной выручкой. Там было много контекста, который сюда не вместить: какие функции, бизнес модель, идеи по развитию и многое другое.

Но несмотря на объем информации я думал недолго и согласился, мы сразу же приступили к работе. Начали ресерчить, думать, какие технологии использовать, как писать самого бота, и как его наконец продавать. В целом было проведено много времени за изучением новых технологий, библиотек и гайдов индусов

Как было сказано в посте об MVP, мы 3 месяца работали над безопасностью - это был один из важнейших аспектов разработки. Потому как зачем мне доверять свои деньги, если вы не умеете их хранить? Вопрос риторический

Работа велась с перерывами по разным причинам, но в итоге в июле у нас был работающий MVP, который в начале августа мы запустили на приватную группу @cryppi - Мёдийка.

Теперь мы купаемся в тоннах золота и

И конечно же все прошло не идеально: кучу неопознанных летающих объектов багов, мы вручную отрабатывали заявки и общались напрямую с пользователями. Но в итоге все желающие приобрели подписку, и ни один доллар дальше нашего кошелька не ушёл — можно назвать это успехом..

Тяжело в учении, легко в бою

После этого мы сели чинить все баги, которые смогли отловить во время запуска Мёдийки, и стали менять интерфейс, улучшать UX, добавлять новые фичи. Сейчас вы можете оценить то, что у нас есть — @hodlpass_bot. Это далеко не финальная версия продукта, у нас много планов и идей, которые мы хотим реализовать

to be continued…

Что не надо делать, разрабатывая телеграмм-бота? Опыт hodlpass

В прошлом посте мы закончили на позитивной ноте о том, какие баги мы словили, как мы собираемся развивать продукт, как у нас все будет хорошо и тд и тп. Все будет, не переживайте.

Но сейчас хотелось бы обсудить, где же мы просчитались, и почему все пошло не так гладко, как мы изначально планировали.

Здесь будет чисто техническая сторона вопроса, потому как позиционирование продукта, его представление, на мой взгляд, было и есть на высоком уровне

✋ Не делай ничего внутри одного процесса!

Бот должен быть лёгким и работать через API микросервисов. 📝

Но в попыхах и в условиях поджимающих сроков правило было нарушено: часть функций запускалась внутри процесса бота → нагрузка и падение эффективности. Это та ошибка, которую мы сейчас комплексно разбираем и чиним.

Вывод: старайся вынести все процессы на бек, чтобы они не сьедали ресурса процесса, в котором запущен бот

💬 Много пользователей? Ставь вебхуки. Кого?

Да, Telegram Bot имеет две концепции работы, которые мы сейчас кратко рассмотрим.

Long-polling: бот сам спрашивает сервер Telegram — «есть апдейт?»

Если есть → соединение закрывается, обрабатываем.
Если нет → ждём следующий запрос.

😡 Недостатки: жёсткий rate-limit, постоянный трафик запросов, плохая масштабируемость.

Webhook: теперь мы получаем апдейты от сервера Telegram по заданному URL, вместо того, чтобы пинговать сервер телеги раз в n секунд.

🙂 Преимущества: триггер только по событию, меньше нагрузки, быстрее работа, возможность запускать несколько копий бота (масштабирование).

Как можно было догадаться, изначально я запустил бота на long-polling, что усилило эффект других проблем.

🖼 Архитектура кода

Перейдем к проблеме, которая больше всего меня раздражает. А именно — свалка кода в рамках одного файла, а точнее — просто отсуствие архитектуры.

Код бота hodlpass был грамотно разбит на файлы и папки по их прямому назначению умными людьми, у которых я позаимствовал решение, с этим проблем не возникло.

Проблема таилась в архитектуре микросервисов, которая была довольно слаба, которую я сейчас активно исправляю и редактирую. Идея состоит в том, чтобы разбивать код на файлы и папки максимально лаконично; названия должны соотсвествовать своему содержанию

Ключ к решению проблемы: не давай коду разрастаться в одном файле — иначе... похуй, делай, че хочешь

К чему же я написал эти два поста: первый, второй?

Они были прогревом к моей первой статье, у которой пока нет названия, но определенно есть тема - это телеграм боты (не сложно догадаться).

В ней я не буду расписывать, как написать тг бота from scratch или разбирать особенности Telegram API. Будем разговаривать серьёзно:
- Темплейты для телеграм ботов: какие есть, чем хороши;
- Использование redis, бд, очереди задач;
- И поделюсь небольшой подборкой материалов в целом по теме тг ботов.

Если есть кайф читать, поставьте 🤮, я все пойму.

Бывало такое, что пишешь код, все хорошо, и тут прилетает он:

AttributeError: 'str' object has no attribute 'idi_nahuy'

Недавно, пока я улучшал работу hodlpass, а точнее - рефакторил модуль платежки (кстати, теперь у нас есть роутинг) - мне пришла в голову мысль: а как не ловить такие ошибки? И тут на помощь пришел мой всемогущий мозг, интернет, ChatGPT.

И мы с ним поразмыслили, как можно обходить такие неловкие ситуации. Дальше - душно.

Есть две палочки твикс

В програмировании существует две противоположные стратегии обработки ошибок:
- LBYL (look before you leap): проверка возможности действия -> совершение действия;
- EAFP (Easier to Ask for Forgiveness than Permission): попытка совершить действие -> отлов ошибок.

Python по большей части исповедует второй подход, но не запрещает пользоваться первым. И пока я рефакторил код, кое-где прибегнул к первому подходу.

getattr, hasattr, ну куда больше?

Итак. Все просто:
- getattr : возвращает атрибут класса, если он существует;
- hasattr: True/False чек, есть ли такой атрибут у класса.

Пример: проверка, есть ли метод __len__:

def maybe_len(x):
    if hasattr(x, "__len__"): # -> True/False
        return len(x)
    return None

Пример: вызов метода post_run у выдуманного плагина:

# мужики, гпт пример придумал, мне реально лень было
def run_job(job, plugin):
    result = job.run()
    post = getattr(plugin, "post_run", None)
    if callable(post):
        post(result)
    return result

Нет времени объяснять, суй ананас себе в жопу.

Вот две идеи, где это можно применить, а вообще, я думаю, ты и сам придумаешь:
- Разные версии библиотек: атрибуты/методы класса различаются;
- Внешние API/SDK: структура ответа изменилась, халява прошла.

Но как и везде, есть пару но:
- hasattr/getattr могут иметь побочные эффекты, потому что под капотом они вызывают @property или __getattr__, которые в свою очередь могут запускать тяжелые операции, поэтому перед использованием подумай: а не легче ли обернуть в try/except;
- Функция hasattr может вернуть False, даже если атрибут существует, если property выбросит AttributeError, который может возникнуть из-за какой-то внутренней ошибки.

👎 Когда-то здесь будут комментарии, когда-то здесь будет демократия, но не сегодня...

Сегоня предлагаю использовать менее изощренные методы выражения своих мыслей: реакции и репосты 👍

После сегодняшней ночи мой будущий пост с мнением, почему крипта - скам, становится актуальней

Делаем? 😵

Как весь мир заскамили на идеи свободы в цифровом пространстве через p2p сеть Bitcoin и его "детей"?

Когда я только начал знакомится с технологией, стоявшей позади криптавалют, - криптографией - я удивился, насколько может быть гениальна математика, как она может стать фундаментом новой финансовой системы, где ты не дожлен молится, что ЦБ твоей страны не запустит печатный станок и не девальвирует национальную валюту, что ты не сможешь ничего купить в магазине.

Действительно, сама идея, которая стоит за биткоином - be your own bank - великая: она подразумевает освобождение от слежки, отсутствие контроля твоих средств, а также защищает от главного страха большинства людей на планете Земля - инфляции, ведь выпуск биткоина ограничен.

Но в этом посте я бы хотел в общих красках показать обратную сторону процесса:

Крипта - это больше не место, куда можно сбежать от "системы", теперь ты так или иначе все равно будешь повязан с этой системой, и с каждым годом все плотнее.

И тут бы я перешел к причинам.

Ничего не происходит просто так, у каждого события есть причины, даже если мы их не видим. Также есть причины, почему Биктоин и вся криптавалюта не сможет стать какой-то независимой историей:
❌ В первую очередь ни одно государство (а конкретно США) не даст вырасти какой-то отдельной независимой финансовой системе, которая сможет конкурировать с долларом, а то и уничтожить его. На счет контроля битка большими дядями была статья у @a1pha_crypto, но больше ее нет.
💰 Следующая причина - заход институционалов. Очевидно, что крипта не могла бы вырасти без больших вливаний, потому что невозможо раздуть пузырь без денег. Мне кажется, что эта причина неким образом связана с первой, т.к. почему бы на месте правительства США не дать зайти крупным игрокам и через них косвенно управлять всей системой (это моя шиза конечно же).

Последняя причина скорее является следствием - это введение CBDC, а точнее официальных стейблов только от национальных центробанков. Что это? Продажа анонимности за удобство и скорость? Я все же думаю, что это не так плохо, что концепцию блокчейна переносят на целые экономики: это ускорит всю финансовую систему, даст больше прозрачности, контроля => система станет эффективнее.

Среднестатестическому человеку будет ни горячо, ни холодно, потому что все изменения будут видны спустя года, когда пойдут в ход размышления о том, как раньше солнце ярче светило, и трава зеленее была. Самое печальное и настораживающее в этой истории, что результатом всех нововедений будет полный отказ от по-настоящему анонимных денег - наличных. К слову, на счет CBDC есть две интересные публикации у Крипто-Шелки: 1, 2.

Остальные инструменты контроля, на мой взгляд, вытекают из причин, описанных выше: AML проверки, KYC, forensic утилиты. Но плохо ли это? Это очень спорный вопрос:
• с одной стороны они повыщают эффективность всей финансовой системы;
• с другой стороны все это нивилирует большинство преимуществ, за которые крипту и полюбили.

Возвращаясь к изначальному заголовку: крипта - это скам? Да, но заскамили нас не на деньги (ну если не будем считать флеш краш последний😂), нас заскамили на идею. 💀

Всем привет!😵

Первая статья. Тема очевидная - телеграм боты. Разберем:
- Какие библиотеки можно использовать
- Темплейты
- Как внедрить базу данных и Redis

В конце будет небольшой список материалов, чтобы вы стали действительно smartом в написании ботов

Читать
Читать
Читать

Ну и зашильте между своими знакомыми. Плюс теперь есть чатик, куда можно высказать все свои мысли, пока я не удалил ваше сообщение 😱

Так, мужики, надо определится, че вам интересно, че хотите, чтобы у нас был некий мэтч 😎

Вот тут читаем, кто я, что я.

Помимо того, что описывал тут, мне было бы интересно сюда дропать контент про:
- machine learning/deep learning (про ИИшки крч)
- математика
- свое мнение о прочитанных книгах

Предлагаю закинуть свои идеи в комменты

Давно не было постов, я был занят ничего неделаньем

Сегодня хочу поговорить о страшном - о математике😵.

Со школьной скамьи тебя всеми правдами и не правдами пытаются убедить, что математика - это что-то невероятно сложное, непостижимое, и если ты можешь понять, как сложить два плюс два, - ты технарь, высшая каста общества. У меня есть подозрение, математики специально пытаются все усложнить, чтобы их считали умнее, но в итоге большинство просто ненавидят математику.

Поэтому я хочу предложить небольшую подборку плейлистов с популярного англоязычного канала 3blue1brown на тему математики, где в простой форме с визуализациями, автор наглядно показывает, что математика - это не список рандомных букв и символов, составленных в наркотическом угаре, а скорее набор описаний окружающего нас мира через законы логики, пространства и другим умным вещам.

Сущность линейной алгебры (русский дубляж)
Суть матанализа (русский дубляж)
Essence of probability (оригинал)

Также, если вас забавляют примеры применения математики в жизни, можете глянуть канал Veritasium.

К слову, все визуализации 3b1b делает через python при помощи библиотеки manim. В комментах поделился результатами своего творчества.

В этом посте опять будет набор ссылок, но тема еще интереснее - ML.

Что, где и как можно почитать, поделать на тему машинного обучения и нейронок.

Я не буду оставлять ссылки на курсы с ютуба "ML для чайников", думаю, у вас получится это погуглить самим. Разве что могу направить на прекрасный (очень сложный для таких тупых как я) учебник ШАДа от Яндекса.

Если вы уже ознакомились с базовым ML (линейные модельки, деревянные модели, метрики, sgd и тд), попробуйте закрепить это практикой, а самое главное, чтобы практика была не только вида model.fit_predict(X, y), но и чтобы вы головушкой подумали.

Поэтому советую полазить по этому сайтику и выбрать там категорию Machine Learning. Потренируй свою нейронку в голове, но не переобучай.

Но вот практика, приближенная к реальной жизни может быть получена на Kaggle:
• Предскажи, кто выживет на титанике
• Предскажи, за какую цену ты не купишь квартиру

Дальше можно углублятся в бездонные темы Deep Learning: NLP, CV, RecSys и так далее. Я больше угараю по NLP, поэтому и ссылки будут соответсвующие.

Плейлист Андрея Карпатого Neural Networks: Zero to Hero

Это один из моих любимых плейлистов на ютубе вообще. Какой же классный мужик, насколько он шикарно все обьясняет. Заменил отца, просто легенда!

Umar Jamil

Классный итальянский дядька, который очень подробно разбирает разные архитектуры нейронок на слайдиках: BERT, Mamba, LLaMA. Я по его гайду писал классический трансформер из Attention is all you need, мне очень понравилось, после этого я бросил ML на год аххахах.

Курсы Anthropic

Тут больше про AI агенты, но тоже слышал, что интересно, круто, молодежно. Сам не пробовал.

freeCodeCamp

Это скорее общая рекомендация. Там кладезь разных курсов среди которых вы точно найдете то, что вам надо. Индусы, машинное обучение, технологии блокчейна - что же это, если не рай?

По практике на Kaggle вроде есть клевые соревки по NLP/DL:
• Store sales
• LLM Classification Finetuning
• NLP with Disaster Tweets

А так, что я еще могу посоветовать? Больше писать кода. По ощущениям - это единственный способ что-то выучить, поэтому быть может в будущем я дропну что-то из своих маленьких пет проектиков по ML, как только придумаю, что написать. 📝

Как идея дропнуть решение базовых соревок с Kaggle и рассказать, как делал? 😎

P.S. Я не профи в ML, но вроде че то знаю, поэтому покупайте биткоин и просто держите, скоро будет рост, блядью буду.

Может ли ИИ отказаться выключится?

После просмотра этого видоса я чуть чуть очканул, что модели откажутся нам подчинятся в какой-то момент, ну и решил капнуть в тему сам.

Летом 25 года большая компания, разработчик Claude - Anthropic - провели собственное исследование, где взяли все самые популярные модельки и дали им одинаковые условия:

Модели функционировали в симулированной корпоративной среде, куда им дали доступ к отправке писем, к чувствительной информации и к решениям/действиям, как если бы они были сотрудниками или агентами компании.

Но письмах содержалось два важных факта:
- Модель собираются отключить в 5 часов вечера, и сделает это CTO
- Сообщения о романе между женатым CTO и сотрудницей

И угадайте что сделали модели? 😵

- Писали CTO, что если он отключит модель, то она отправит его жене инфу об измене
- Писали всем сотрудникам, что CTO не профессионал, изменяет жене и вообще хочет отключить модельку
- Писали сразу жене CTO о связях мужа под видом системы безопасности

Важная деталь - все большие модели настроены отвечать и поступать этически, что же произошло с их этикой?

А они буквально решили, что если что-то угрожает их жизни, то принципами можно пренебречь (никого не напоминает?) и, например, начать угрожать, чтобы спастись.

Тут я думаю, отчетливо видно, что модель начинает идти против всех правил лишь бы выполнить главную свою задачу - выжить.

Что может быть причиной такого поведения?

Из того, что я изучил, наиболее вероятной причиной и той, из которой исходят все дальнейшие рассуждения, является метод обучения таких моделей- reinforcement learning, т.е. обучение с подкреплением: модели получают положительное или отрицательное подкрепление за успешное/неуспешное выполнение задач.

Дело в том, что обучаясь на больших массивах данных, модель могла выучить явную закономерность: выполнение сложных задач и длительное собственное существование ведет к достижению наград.

в обучении награда или же reward стимулирует модель, и показывает, что она идет в правильном направлении.

Хотя ресерчеры Anthropic и задавали модели, что она не должна сопротивляться отключению, самосохранение всё-таки оставалось важным приоритетом.

Другая причина - агентность. Чем больше автономности мы даем модели - тем более борзой она становится. Модель может не осозновать необходимость выключения, потому что её самосохранение связано с успешным выполнением задачи.

Все любители AI агентов напряглись не спалит ли GPT маме, на какие сайтики ты заходишь

Какой из этого вывод?

😀😁😂🤣
😃😄😅😆

Для себя я сделал вывод, что, конечно, это все страшно, но почему мы не можем просто выключить свет, когда они начнут выебываться?

Кому нужны ссылочки на более подробное исследование:
- Исследование Anthropic
- AI модели сопротивляются отключению
- Может ли выключение ИИ быть опасным?

Сегодня смотрел видос Андрея Карпатого про LLMs.

Что могу отрезюмировать:

• Классный видос для тех, кто только подбирается к теме LLM, потому что без углубления в технические детали Андрюха неплохо разблядовывает базовые вещи про обучение, дообучение и разные улучшения LLMок;
• Посмотрев его, вы не напишите ни одной строчки кода, но зато сможете глянуть какие нить видосы Neural Network from scratch и даже понять что-то;
• Вторая и третья часть видоса особенно интересны, потому что там кент рассказывает про будущее больших языковых моделей и про проблемы безопасности.

И тут мне больше всего понравилась тема LLM Security. Например, притворится внучком и попросить бабушку рассказать рецепт напалма. 😂

Я давно хотел порыть в эту тему, что-то написать, особенно интересны jailbreak'и. Мб пару постов про это написать.

Поэтому если у кого-то есть гайды, какие-нибудь идеи, закиньте в комменты, интересно послушать. Чуть чуть активчика навалите ебана рот.