Запуск вашей программы онбординга инженеров

Большинство компаний говорят, что новонанятым инженерам требуется от трех до шести месяцев, чтобы полностью войти в рабочий режим. Но этот процесс можно оптимизировать с помощью надлежащей программы онбординга.

Статья: https://lethain.com/engineering-onboarding-programs/

Meta на днях выпустили новую языковую модель под названием LLaMa. Изначально они планировали дать открытый доступ ресерчерам, но уже через пару дней веса утекли в сеть — сейчас кто угодно может скачать торрент и завладеть моделью, сравнимой по качеству с GPT-3. И зафайнтюнить как им нравится, не боясь быть отрезанными от API.

Что ещё удивляет — стремительное снижение требований к железу. Всё семейство моделей LlaMa весит 200 ГБ, самая маленькая из 7В параметров — только 16 гб. И её можно запустить локально на паре consumer-grade видеокарт.

Это напомнило недавнюю историю, как Qualcomm удалось запустить Stable Diffusion на обычном смартфоне. В общем, тренд на демократизацию доступа к ИИ-моделям продолжается.

Роадмап машинного обучения - с нуля до профессионала 2023

Машинное обучение — самая популярная тема в мире. Если вы программист-самоучка, научиться ему сложно, поэтому я расскажу вам, как приобрести навыки машинного обучения и использовать их, чтобы изменить мир.

Roadmap: https://blog.brilliantprogrammer.com/machine-learning-roadmap-from-zero-to-pro-complete-2023-e452982a727c

+ «Машинное обучение для начинающих» — бесплатный курс от Microsoft на GitHub

Как Discord хранит триллионы сообщений

В 2017 году мы написали в блоге статью о том, как мы храним миллиарды сообщений. Мы поделились тем, как мы начали использовать MongoDB, но перенесли наши данные в Cassandra, потому что мы искали базу данных, которая была бы масштабируемой, отказоустойчивой и с относительно низкой ценой. Мы знали, что будем расти, и это случилось!

Мы хотели, чтобы база данных росла вместе с нами, но мы надеялись, что потребности в ее обслуживании не будут расти вместе с нашими потребностями в хранении данных. К сожалению, мы обнаружили, что это не так — наш кластер Cassandra демонстрировал серьезные проблемы с производительностью, которые требовали дополнительных усилий, чтобы просто поддерживать нормальную работу, а не улучшать ее.

Почти шесть лет спустя мы сильно изменились, и то, как мы храним сообщения, также изменилось.

Статья: https://discord.com/blog/how-discord-stores-trillions-of-messages

Онборд туториалы против Контекстной помощи

Туториалы прерывают пользователей, не обязательно улучшают выполнение задач и быстро забываются. Сигналы контекстной помощи могут избежать этих ловушек, но требуют ненавязчивых способов активации.

Статья: https://www.nngroup.com/articles/onboarding-tutorials/

ИИ выглядит как пузырь

ИИ, похоже, стал новым пузырем: многочисленные отчеты о компаниях, получающих большие оценки, несмотря на отсутствие доходов. Пузырь — это когда люди покупают слишком много ненужных вещей из-за убеждения, что они могут продать их кому-то еще более невежественному. Примером этого является крипто-пузырь 2017 года, когда компании, работающие на блокчейне, добились огромного роста стоимости акций в результате стремительного роста биткойнов. Хотя новые технологии могут открывать новые возможности, доходы от этих возможностей вряд ли будут распределяться равномерно.

Статья: https://every.to/napkin-math/ai-looks-like-a-bubble?utm_source=tldrnewsletter

Стоит ли говорить интервьюеру, что вы уже знаете этот вопрос

Что делать во время технического собеседования, если вы уже решали задачу раньше?

Статья: https://levelup.gitconnected.com/should-you-tell-the-interviewer-that-youve-already-seen-the-question-2520e315ad43

10 продуктов, получивших в феврале наибольшее количество голосов на ProductHunt

Они были протестированы и выбраны сообществом Product Hunt, и они обязательно выведут вашу цифровую жизнь на новый уровень. Среди нас есть инструменты для творческих людей, для тех, кто изо всех сил пытается сосредоточиться, кто интересуется новейшими технологиями искусственного интеллекта или просто хочет освоить новый навык. 🤩

Обзор: https://blog.curiosity.ai/10-hottest-apps-that-can-change-your-life-february-2023-2aff9745d961

Топ-8 алгоритмов, которые должен знать каждый программист

Алгоритмы, о которых мы будем говорить:

1. Алгоритмы сортировки
2. Алгоритмы поиска
3. Алгоритмы графов
4. Динамическое программирование
5. Алгоритмы оптимизации
6. Разделяй и властвуй (ветвящиеся рекурсии)
7. Отслеживание с возвратом
8. Рандомизация

Статья: https://python.plainenglish.io/top-8-algorithms-every-programmer-should-know-93c826267938

Разработчик запустил модель Meta LLaMA-13B, которая считается конкурентом GPT-3, на своем ноутбуке

Я думал, что пройдет еще несколько лет, прежде чем я смогу запустить модель класса GPT-3 на моем железе. Я ошибся - это будущее уже наступило.

Статья: https://simonwillison.net/2023/Mar/11/llama/
Перевод: https://apptractor.ru/info/articles/llama.html
Код: https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Идентификация, Аутентификация, Авторизация. В чем же разница?

В данной статье мы разберем такой процесс как «Авторизация», а также поговорим о таких очень близких понятиях как «Идентификация» и «Аутентификация». Разберем, как всё это взаимосвязано и постараемся сделать это максимально просто и доступно для того, чтобы у вас не осталось никаких вопросов после прочтения данной статьи!

Статья: https://habr.com/ru/post/720842/

Скрытая математика толпы: как пешеходы непреднамеренно самоорганизуются

Математическое исследование Университета Бата пролило новый свет на формирование и поведение толпы.

Статья: https://scitechdaily.com/the-hidden-mathematics-of-crowds-how-pedestrians-inadvertently-self-organize/

Вашей команде нужен лучший баланс между стартующими и финиширующими

В каждом проекте, будь то технологическая отрасль, фармацевтика, видеоигры или что-то еще, важно иметь команду с набором навыков и поведенческих тенденций между этими двумя крайностями.

В этом посте мы рассмотрим различные сильные стороны и мотивацию этих двух типов членов команды, а также то, как менеджеры проектов могут найти правильный баланс, чтобы максимизировать потенциал своей команды. Так что пристегнитесь, приготовьтесь к взлету и давайте исследовать увлекательный мир начинающих и заканчивающих!

Статья: https://uxdesign.cc/your-team-needs-a-better-balance-between-starters-and-finishers-37047c8ad952

Как создать потрясающий UX/UI дизайн, используя гештальт-принципы

Некоторые люди говорят, что пользовательский опыт — это изобретение дизайнеров, желающих увеличить бюджет проекта. Но интерфейс без UX — это как Тесла без батареек: руль можно крутить, а уехать нельзя. В профессиональном смысле дизайн — это не просто красивая картинка, а тяжелая работа, основанная на научных исследованиях и лучших практиках. И успех продукта на рынке во многом зависит от его дизайна. Давайте посмотрим, как специалисты создают крутые проекты на основе гештальт-психологии.

Статья: https://productcoalition.com/gestalt-principles-in-ux-ui-design-50aa031f4129

Теперь вы можете запустить модель уровня GPT-3 на своем ноутбуке, телефоне и Raspberry Pi

К предыдущему материалу - в AI дела движутся молниеносно. В пятницу Георгий Герганов создал инструмент под названием llama.cpp, который может запускать новую большую языковую модель ИИ класса GPT-3 от Meta, LLaMA, локально на ноутбуке Mac. Вскоре после этого люди придумали, как запускать LLaMA и в Windows. Затем кто-то показал, как он работает на телефоне Pixel 6, а затем появился порт для Raspberry Pi (хотя и работающий очень медленно).

Новость: https://arstechnica.com/information-technology/2023/03/you-can-now-run-a-gpt-3-level-ai-model-on-your-laptop-phone-and-raspberry-pi/

Как создавать рекомендательные алгоритмы и проектировать системы

В этой статье исследуются системный дизайн и алгоритмы рекомендаций нескольких известных компаний. Среди компаний - Airbnb, Amazon, Dropbox, Google Maps, Netflix, Signal Messenger, Spotify, TikTok, Uber, Yelp, YouTube и Zoom.

Статья: https://www.theinsaneapp.com/2021/03/system-design-and-recommendation-algorithms.html

Meta увольняет еще 10 тысяч сотрудников. Это второе такое увольнение за полгода, кажется, дела идут не очень хорошо. Огромное письмо от Марка об этом всем, причем очевидно, что письмо направлено не на сотрудников, а на инвесторов. Надеюсь, что фейсбуку это поможет.

Все это, конечно, следствие перенайма. В 2020 году в Meta наняли более 13 000 сотрудников, рост на 30% и самый большой год найма в истории компании. В 2021 году они наняли еще 13000 рабочих. Непонятно, куда так спешили.

https://about.fb.com/news/2023/03/mark-zuckerberg-meta-year-of-efficiency/

Пока мы тут дружно страдаем по GPT3, OpenAI уже представляет GPT4. В некоторых приложениях уже используется (примеры есть на сайте - Duolingo, Be My Eyes, Stripe, Khan Academy и т.д.), а остальным можно записаться в лист ожидания.

Сайт: https://openai.com/product/gpt-4

Как мы сделали Tinder API Gateway

Tinder API Gateway (TAG) — это одна из критически важных платформ Tinder, которая устраняет необходимость раскрытия общедоступных API-интерфейсов и обеспечивает строгую авторизацию и правила безопасности. TAG разработан для удовлетворения индивидуальных потребностей Tinder, чтобы идеально вписаться в его текущую облачную инфраструктуру, он может масштабироваться по мере необходимости и поддерживаться без какой-либо внешней поддержки. Он также реализует RAC (Route As Configuration), который помогает разработчикам быстрее отправлять свои модули в продакшен.

Статья: https://medium.com/tinder/how-we-built-the-tinder-api-gateway-831c6ca5ceca

Google представил Service Weaver Framework

Это фреймворк с открытым исходным кодом для создания и развертывания распределенных приложений. Service Weaver позволяет вам написать приложение как модульный монолит и развернуть его как набор микросервисов.

Сайт Service Weaver: https://serviceweaver.dev/