Как стать миллиардером?

Трансформеры -- это просто очередной универсальный аппроксиматор. Они стали так популярны фактически лишь потому, что эффективно обучаемы, в частности, на GPU, и хорошо распараллеливаются (т.к. не требуют обработки последовательностей по порядку); именно этот технический момент делает трансформер на сегодня лучше любого другого универсального аппроксиматора; всё остальное вторично.

И вот если вы придумаете (или откопаете в океане научных статей и реализуете) некий алгоритм, который будет работать более эффективно, чем трансформеры на GPU (например, какой-нибудь обобщённый механизм свёртки с алгеброй Хопфа) , можете смело запускать свой OpenAI.

Вообще, увлекательная темка, сам хочу подумать и поэкспериментировать.

Только я вчера написал про (долларовое) миллиардерство в AI, как Сэм Альтман меня поправила: по её мнению, речь идёт уже о триллионах!
"Кто готов вложиться в будущее ИИ? Минимальный чек: $100 млрд"

Соответственно, тут будет множество ниш, где можно получить свои скромные $миллионы. Ну например, дообучить модельку так, чтобы она стала реальным профи в конкретном фреймворке (джанга, спринг, asp net, 1c :) битрикс :) ...), чтобы в тестах выдавала значимые отличия по уровню понимания.

Не забывая, что в России 98% недружественных сервисов недоступно, что даёт особую свободу и перспективу "национализированным" проектам.

Действительно, зачем вам изучать такие технологии, как например kvstore (a simple Key-Value Store based on B+Tree (disk & memory) for Java, там и все бенчи есть), которое можно обобщить до любых деревьев (radix/adaptive, red-black, hashmap, ...) и офигенной эффективности, когда можно за 9 месяцев с нуля схантиться на 300k/sec.

Почти в каждом инструменте, который вы активно используете, есть какая-то скрытая глубина, будь то язык программирования или git, фреймворк или библиотека. Вам не обязательно становиться экспертом в каждом из них, но попробуйте какое-то время тратить ежедневно 10-15 минут на то, чтобы узнать немного больше о том, что он может делать -- и через короткое время удивитесь росту вашей продуктивности.

sudo for windows )))
я сперва думал, это стёб

тогда уж поизучайте заодно и dev tunnels .net
(a game changer for mobile developers)

hono -- очередной киллер реакта например :)

Хотел начать рассказывать, какая вторая волна новых драконовских дополнений к правилам занятий на моих курсах появится с 18 марта, но в пятницу не буду, начну с понедельника.

Практически на любом собеседовании по system design обычно спрашивают про многослойную архитектуру (clean architecture, DDD, гексагональная, луковая, CQRS, ...), наверняка и учат этой темке в каждом университете.

В теории тут возможны бесконечные обсуждения, но сермяга в том, что все эти слои красиво работают ровно в той степени, в которой они тривиальны (на уровне студенческой курсовой). Но на самом-то деле они нужны нам только тогда, когда они нетривиальны! Но когда начинается производственный хардкор, возникают качественно иные проблемы, и вы с этими теоретическими моделями моментально запутываетесь.

Потому что вам нужно сперва достичь мастерства в этой конкретной методике, в том же DDD, причём вложить годы, чтобы научиться что-то тут делать более-менее правильно, по взрослому, набив попутно кучу шишек.

Я ровно поэтому топлю не за инженерные подходы, пусть и неплохо проверенные практикой, а за те, которые основываются на математике и computer science.

Курсантам напомню материал из СильныхИдей "Формализуем многослойную архитектуру", где я даю простую формальную модель слоистой архитектуры, которая может масштабироваться до огромных размеров.

Внезапно :)
Пацаны как бы давно пилят "российскую ОС" (на базе debian), и вдруг такое.
Взялись теперь за клон windows? или моно "русифицируют"?

В СильныеИдеи добавил 85-й материал "Три типа программных ошибок".

Любая система может сломаться: пользователь введёт неверные сведения, данные в базе окажутся некорректными, откажет сеть или интернет, проявятся обычные баги, в параллельных процессах возникнет клинч или гонка, космические лучи инвертируют бит, и т.д. Как правильно рассуждать в таких случаях?

Вы пишете код, который обращается к базе данных, считывает из неё информацию, и что-то с ней делает. Если ваша система зависит от базы данных, то предсказуемой ошибкой будет недоступность базы данных. Но сможете ли вы справиться с такой ситуацией?

Это классическая зависимость, которые мы разбирали в отдельных материалах.

Возникнет сбой сети, сисадмин неправильно настроит строку подключения, переполнятся журналы, откажет физический сервер, пройдёт DDOS-атака и т.д.

Вы можете повторить операцию несколько раз, зафиксировать проблему в логах или уведомить кого-то ответственного. Но в любом случае система зависит от базы данных. Если база данных недоступна, система не сможет работать. Вы не можете справиться с этой проблемой.

Или можете?

Помните, я говорил 31 декабря:
"Эта девушка занимается на моих курсах, и в Новый Год её волнует только один вопрос: как гарантировать холодный старт системы, в которой кэша нету принципиально, за 100 мс?"

Стартап Superhuman (Сверхчеловеческая электронная почта), привлекший $100 млн., предлагает элементарную (!) услугу обычной электронной почты, которая просто "работает по "правилу 100 миллисекунд". Каждое действие - загрузка письма, отправка или обработка поискового запроса и прочее - должно совершаться максимум за 100 мс. Это порог, при котором человек воспринимает действие мгновенным."

Схема такая: берёте любой популярный (лучше нишевый) сервис, и просто пилите его суперскоростной клон по "правилу 100 миллисекунд".

Профит!

А если 16 лет опыта, уже нельзя? overengineering?

Вот интересно, хочут фуллстек с крепким фронтендом, да ещё и ability to work under pressure, а сколько деняк, принципиально не пишут, и будут у вас выпытывать чтобы вы первым сказали свою/желаемую зп. Как думаете, почему?

Наши враги эйчары/кадровики сегодня хорошо автоматизированы, но в конечном (да и в промежуточном) итоге всё равно их побьём, потому что мы, как социальные хакеры, были, есть и будем на несколько шагов впереди (в частности, на курсе карьеры и переговоров по зарплате под две сотни материалов, и постоянно расширяю).

ко вчерашнему

Первая тринадцатка наших блогеров =>
https://skillsmart.ru/blog/
Подписывайтесь, лайкайте, комментируйте.

Все ребята штучные специалисты, с отличной фундаментальной подготовкой, пишут чистый и ясный код любой сложности, прекрасно разбираются в software design, поэтому если вы ищете сильных программистов на 450k++ , поспешите.

=

Зачем вообще нужен блог?

Ваши хард-скиллы могут быть космическими, но если вы не умеет их правильно продавать, всю жизнь будете зарабатывать на уровне слабого миддла за улыбки начальства и похлопывания по плечу.

Если вы хорошо программируете, но не можете рассказывать красивые истории об этом, вас вряд ли повысят в должности.

Самый известный разработчик всегда будет зарабатывать больше, чем самый лучший разработчик.

В декабре 23-го я говорил, что "нам нужен рубильник для блокировки Рунета", потому что "стаи самосовершенствующихся ai-ботов сеют тотальный хаос, и карантины -- единственный способ их остановить".

Ну и вот научное обоснование сему. Счёт идёт буквально на месяцы.

Цель моей Школы -- подготовка элитных программистов мирового уровня; однако, какая цель у этой цели? Человек пять (сейчас около 50-70 занимаются, а всего за шесть лет чуть менее 500 курсантов побывало) вполне на таком уровне рассуждают (и к ним смена приближается), но один уходит в тимлиды, другой в девопс, третий на галеры за космической зарплатой, четвёртый всё забрасывает и строит дачу...

Действительно, когда видишь, что и сеньоры, и тех/тим-лиды откровенно косячат и в коде, и в архитектуре, сами не понимая, что делают не так, а твои объективно полезные рекомендации игнорируются, начинаешь понимать, что, в самом деле,
"во многой мудрости много печали; и кто умножает overengineering, умножает скорбь" (с) Соломон.

И получается, что сама по себе эта цель слишком абстрактная, скорее рекламная, нежели прикладная. Я предлагаю вот такую услугу, но как вы ей воспользуетесь (или скорее всего не воспользуетесь), полностью ваша ответственность.

So You Think You Know Git

прекрасное )))

ChatGPT учит, как программировать на SQL 😁

Вообще, GPT-4 стал фактически совсем бесполезен для целей программирования. Он просто генерирует некоторую "форму", контуры решения, и совершенно игнорирует "заполнение" решения деталями, сколько бы его ни просили, даже совсем в лоб. Вместо этого он нудно воспроизводит и воспроизводит варианты свой формы (периодически при этом галлюцинизируя) после многословного обещания предоставить детали, ведя себя хуже капризного джуна, который утверждает, что у него всё верно, а у вас нету времени подбирать тесты под явные ошибки в логике, и вообще, что-то ему доказывать.