Every algorithm, every data-structure comes back to you, maybe only once, when you are working. But it surely comes back.

Every algorithm, every data-structure comes back to you, maybe only once, when you are working. But it surely comes back.

Tasodifiy Sonli Chiziqli Algebra

Katta ko'lamdagi chiziqli algebra amallarini optimizatsiyalash va implementatsiya qilish.

Katta ko'lamdagi ML va statistic ma'lumotlar tahlili uchun foydali bo'lgan texnikalar va instrumentlar to'plami.

Ustozim Bertrand Meyer tasavvur haqida judayam qiziq blog yozibdi. Rostdan ham juda katta matematik olimlar manfiy sonlar va ularning abstrakt matematik arenada organik usulda paydo bo'lishidan juda qo'rqishgan. Fandagi abstrakt obyektlarni shunchaki, ularning…

UPD: qabul yopildi.

Deep Learningni o'rganishni istagan iste'dodli yoshlar uchun imkoniyat: Behbudiy Akademiyasi.

Akademiyada ilg'or yoshlar va tajribali muhandislar yangi iste'dodlarga DL o'rgatamiz.

Agar talaba do'stlaringiz orasida olimpiadalar bilan shug'ullangan iqtidorlar bo'lsa, bu ular uchun yaxshi imkoniyat.

Hozircha cheklangan sonda o'rinlar mavjud va topshirish ushbu ilova orqali amalga oshiriladi.

Erdosh-Bakon soni – insonning Erdosh soni va Bakon sonlari yig'indisi.

Erdosh soni – insonning Erdosh bilan maqolalar yozishdagi "hamkorlik masofasi", va

Bakon soni – insonning Kevin Bakon bilan turli filmlardagi rollar orqali bog'liqlik soni ekan.

Ushbu son qancha kichik bo'lsa shuncha Erdosh va Bakonga yaqin bo'lar ekan.

Masalan, bir Oksford professorida bu son 6 ga teng ekan.

Wikipedia

Erdős–Bacon number

A person's Erdős–Bacon number is the sum of one's Erdős number—which measures the "collaborative distance" in authoring academic papers between that person and Hungarian mathematician Paul Erdős—and one's Bacon number—which represents the number of links…

2024-yil uchun “fun student side project”:

“An LLM agent that helps with the maintenance of a code repository”

Nimalar ishlatish yoki qilish mumkin:
- #rag uchun biror vector database
- loyiha arxitekturasini LLMga berish uchun biror satr formatdagi UML diagrammalarning avtomatik generatsiyasi
- metod/class’larning analizi uchun AST generatsiyasi
- chat interfeys
- loyihaning egasi bo’lgan jamoa aloqa dasturlariga (Slack, Teams) Web Hook’lar orqali ulanish
- …

Bunday agent bilan yangi fichalarni qo’shishda maslahatlashsa bo’ladi. Yoki dokumentatsiya uchun ham ishlatsa bo’ladi.

Oldimdan bir muammo chiqdi: LLMni guruh chatlarda foydali ishlatish.
Asosiy KPI: agent tomonidan yechilgan muammolar soni.

Muammolarning odatda qanday yechilishini ko'rmagan agentlar bunday ish qila olmaydi. Har kuni 4-5 lab muammolar yechiladigan bir uzun chat tarixini qismlarga bo'lish kerak (chunking chunking).

Guruh chat tarixini qismlarga bo'lishning o'zi alohida masala. Bir muzokara boshqa muzokaralar bilan ustma-ust tushishi yoki vaqt o'tib davom etib ketishi mumkin.

Oxir oqibat yechim baribir yana GPT4 ni chaqirish orqali bo'ldi. Bu menga yangi dasturlash paradigmasidek ko'rinayapti. O'sha-o'sha dasturlash, faqat, bizda yana bir dona sexrli qora quti mavjud.
Yuqoridagi masalada ham doimiy injenerlik malakalari zarur: ma'lumotlarni tozalash, qo'shish, birlashtirish, xarajatlarni kamaytirish va hkz. Ko'pchilik bunday dasturlash bilan ishlayapti, va qayerdadir bunday dasturlashga nom ham berilgan bo'lishi kerak. Masalan, qandaydir "LLM assisted runtime".

Hamma yoshlarga:

Beware of bullshit. It is all over the place. ??

Bunaqa hype’da diqqatni yo’qotmaganlar, sizlarga mazza.