Podlodka Podcast

В этом выпуске говорим о том, как компьютеры представляют числа – от int и float до NaN, BigInt, decimals и комплексных. В гости пришёл разработчик Никита Тонский Прокопов, с которым мы прошлись по всему числовому зоопарку: обсудили, зачем нужны разные типы, где они подводят, и почему 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 – не баг, а особенность. Разбираемся, как работают переполнения, откуда берётся погрешность, можно ли использовать float для денег (спойлер: нельзя), и что общего между округлением и падением ракеты. А ещё вспомнили любимые числовые фэйлы, сравнили числа в разных языках программирования и даже сыграли в игру на угадывание результатов арифметических операций. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Андрей Смирнов, Стас Цыганов Полезные ссылки: Пост, после которого мы решил

Один из главных вау-эффектов текущего поколения LLM – когда ты впервые видишь, как AI рассуждает перед тем, как выдать ответ на сложный вопрос. Чтобы разобраться с тем, что происходит у таких моделей под капотом, как их обучают и верифицируют результаты работы, мы пригласили Евгения Никишина, исследователя из OpenAI, работающего над масштабированием reasoning моделей и test-time compute. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Егор Толстой Полезные ссылки: Личный сайт Жени https://evgenii-nikishin.github.io/ Learning to reason with LLMs https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ Бумага “The Illusion of Thinking” от Apple https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in L

В современном IT есть два пути к бесконечным деньгам. Один из них – быть топовым AI рисерчером и ждать, пока позвонит Цукерберг. Второй – поддерживать код на COBOL, от которого зависит вся мировая банковская система. В этом классическом языковом выпуске вместе с Сергеем Куксом, principal инженером из JetBrains, разбираемся с тем, что когда-то помогло COBOL стать таким популярным, и как он продолжает развиваться по сегодняшний день. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Егор Толстой Полезные ссылки: Документация COBOL для новичков https://www.microfocus.com/documentation/visual-cobol/vc80/EclWin/index.html?t=GUID-7D9BBE92-0AD8-4DDC-975A-FA92A55D7187.html Про Micro Focus https://www.opentext.com/about/brands/microfocus Как работает фича ReportWriter h

Мы живём в интересное время: одни люди делегируют AI почти все бытовые задачи, полностью полагаясь на советы LLM — от кулинарии до постановки медицинских диагнозов и подбора лечения; другие же чуть ли не бойкотируют использование любых AI-инструментов, аргументируя это так: «Как можно доверять таким системам? Это же просто генерация символов по контексту!» Действительно, можем ли мы вообще доверять AI — и насколько? Подлодка любит разбираться фундаментально, поэтому в гости мы позвали Полину Кириченко — исследовательницу в Meta* и приглашенного исследователя в Принстоне. Вместе с Полиной разбираемся, что мы вкладываем в понятие «доверие к AI», откуда берутся галлюцинации, bias и другие баги моделей, и какие есть способы сделать их надёжнее. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущ

Многие знают, что когда модели обучаются, где-то под капотом перемножаются матрицы и тензоры, и все это связано с дифференцированием. Мы с Денисом Степановым взялись за нелегкую задачу – разобраться, что же именно там происходит! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Женя Кателла, Аня Симонова Полезные ссылки: Dive into Deep Learning Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola (online book with code and formulas) https://d2l.ai/ https://www.amazon.com/s/ref=dp_byline_sr_book_2?ie=UTF8&field-author=Zachary+C.+Lipton&text=Zachary+C.+Lipton&sort=relevancerank&search-alias=books Micrograd by Andrej Karpathy https://github.com/karpathy/micrograd Andrej Karpathy builds GPT from scratch https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY Scott Aaronson on LLM

Синтез речи давно вышел за рамки утилитарных задач и стал важной частью взаимодействия человека с технологией: от помощников до медиа и образовательных продуктов. В гости к нам пришел Сергей Дуканов, который разрабатывал голосовые ассистенты Маруси, Алисы и Олега, а сейчас – CTO в международном AI dubbing стартапе Dubformer. В этом выпуске мы прошлись по четырём поколениям TTS-систем: от простейшего склеивания фрагментов до нейросетевых моделей, способных передавать интонации и эмоции. Обсуждаем, зачем синтезированной речи характер, почему интонационные “ошибки” делают голос живым и что важно учитывать при встраивании TTS в продукты. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Стас Цыганов, Аня Симонова Полезные ссылки: TTS от Nari Labs – модель понимает семантику и вос

В этом выпуске обсуждаем, почему программирование для космоса – это не про фреймворки и кнопки, а про науку, физику и уникальные инженерные решения. Почему баги на орбите стоят миллионы, а код пишется так, как нигде больше. Зачем космическим программистам понимать дифференциальные уравнения, как перепрошивают космические аппараты, и почему здесь до сих пор всё ручное и междисциплинарное. Партнёр эпизода — IT-компания Selectel. 27 июля в Санкт-Петербурге ребята организуют IT-фестиваль против выгорания. Воркшопы, полезные доклады, IT-стендап и разные активности — от кастома вещей до рыбалки — ждут участников на мероприятии. https://slc.tl/n65pr https://t.me/selectel_events Реклама. ООО «Селектел», ИНН:7842393933, erid:2SDnjcDgZHp Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуск

Когда-то для оценки AI мы использовали только тест Тьюринга – человек общался с собеседником через чат, а потом пытался определить, кожаным или кремниевым был его собеседник. Сегодня мы видим, что оценка качества работы LLM – гораздо более сложная задача. Вместе с Пашей Чижовым из PleIAs мы закопались в то, как вообще сегодня оценивается AI, и обсудили все виды бенчмарков, арен, метрик, их врожденные недостатки, а заодно и как быть, когда по капоту вашего КАМАЗа ползет черт. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Евгений Кателла, Егор Толстой Полезные ссылки: Бенчмарки https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu https://huggingface.co/datasets/MMMU/MMMU https://huggingface.co/datasets/allenai/ai2_arc https://huggingface.co/datasets/Rowan/hellaswag https://huggingface.

Пока одни скромно просят ChatGPT написать пару скриптов, другие уже вовсю интегрируют всё многообразие AI-моделей и инструментов во все сферы своей жизни, стремясь максимально оптимизировать процессы, минимизировать рутину и расширить границы возможного. Как? Разбираемся с Денисом Ширяевым, автором канала Denis Sexy IT. Денис использует AI практически для всего: от работы и хобби до здоровья и саморазвития, и в выпуске мы обсудили его опыт применения АI, текущие ограничения, различия между моделями и лучшие практики работы с ними. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Егор Толстой, Аня Симонова Полезные ссылки: Анализ SEO-контента конкурентов и создание лендингов на базе этой инфы с помощью LLM https://t.me/c/1051500113/8777 Подготовка к интервью в J

GPU – это не только запустить новый Doom на максималках, но и возможность решать вычислительные задачи в тысячи раз быстрее, чем на CPU. Как это работает и для каких задач – разбираемся в выпуске с Николаем Полярным! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: Telegram-канал https://t.me/UnicornGlade Лекция про то как работает Nanite в Unreal Engine 5 https://www.youtube.com/watch?v=ltUzX1IR9JI Концентрат-лекция про видеокарты https://www.youtube.com/watch?v=zJ6ru8dNAcs Курс по видеокартам (OpenCL/CUDA) https://www.youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpSkDWlyJQzT9Qx9rrgKSgAp домашние задания - https://github.com/gpgpucourse Твитч (сессии Live Coding) https://www.twitch.tv/polarnick239 Сайт Николая Поляринова https://p

PhD — путь к великим открытиям или очередной способ пострадать? Почему айтишники задумываются о науке и как понять, что пора задуматься и тебе? Обсуждаем, зачем идти в PhD и как в этом выжить: на что обратить внимание до поступления, чего ждать от процесса и легко ли потом вернуться в индустрию. Какие плюшки даёт академический бэкграунд — и стоят ли они того, если можно просто кодить? Разбираемся вместе с Ваней Ямщиковым. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Аня Симонова, Катя Петрова Полезные ссылки: Подкаст «Проветримся!» https://t.me/progulka YouTube-канал Вани Ямщикова https://youtube.com/@kroniker Сайт Academic positions https://academicpositions.com

Последнее время куда ни посмотришь – все уже начали использовать AI, код вовсю пишут агенты, количество успешных стартапов растет, а всех программистов скоро обещают разогнать. Из-за этого у многих появляется сильная тревога выражающаяся в FOMO – Fear of missing out – ощущении, что все что-то знают и делают, а только ты – нет. Чтобы разобраться, откуда берется это чувство, насколько ему стоит верить, и как с ним бороться, мы позвали Евгения Кота, менеджера с 20-летним стажем в IT и психологическим образованием за плечами. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Евгений Кателла, Егор Толстой Полезные ссылки: Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out https://selfdeterminationtheory.org/wp-content/uploads/2014/04/2013_PrzybylskiMurayamaDeH

Если ИИ теперь пишет за нас – зачем этому учиться? Вместе с Галиной Юзефович разбираемся, почему навык письма всё ещё актуален, как он прокачивает мышление, и что именно делает текст хорошим. Спойлер: хороший текст – это не продукт вдохновения, а четкая структура и тщательная работа с идеями. Как читать, чтобы писать лучше? Какие вопросы задавать себе в процессе? Какие конструкции и фреймворки действительно работают? И с чего начать, если хочется научиться? Всё это – в новом выпуске! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Аня Симонова Полезные ссылки: Telegram-канал Галины Юзефович https://t.me/ryba_lotsman YouTube-канал Галины Юзефович https://www.youtube.com/@ryba_lotsman

С каждой неделей AI становится все умнее, и это влияет не только на то, как пишется код, но и на то, как работают целые команды. Андрей Володин – фаундер стартапа Gracia, рассказал про то, как AI агенты изменили его собственный подход к разработке, как поменялись роли в их команде, инженерные стандарты, технический стек, и как в итоге они ускорились во много раз, не жертвуя при этом качеством. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Егор Толстой Полезные ссылки: Канал Андрея в Telegram https://t.me/beyond3sigmas

Почему мозг так упрямо забывает важное, но помнит строчки из рекламы 2007 года? Что вообще такое память и можно ли натренировать её так, чтобы не забывать ни имён, ни паролей, ни зачем пришёл на кухню? Разбираемся, как устроено запоминание, почему эмоции и внимание — это топливо для памяти, и как мнемотехника превращает мозг в суперхранилище. Вспоминаем истории чемпионатов по запоминанию, смотрим, что говорит нейронаука, и обсуждаем, как связаны насмотренность, креатив и способность держать в голове абстрактные концепции. Байки, наука, техники — всё как мы любим! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Евгений Кателла, Аня Симонова Полезные ссылки: Школа развития памяти https://konstantin-dudin.ru/ Мастер-класс «Активатор памяти: ускорьте запоминание за 15 мин.в ден

Кто-то говорит, что нынешний бум AI – это просто хайп. А кто-то видит в нем смену парадигмы разработки. А что, если вместо написания кода разработчики будут описывать бизнес-логику и требования, а ИИ будет трансформировать все это в код? Как это могло бы работать – обсуждаем с Андреем Бреславом на примере его нынешнего проекта! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: Проект Андрея https://codespeak.dev

Нейроинтерфейсы — это всё ещё про научную фантастику или уже про реальность? Можно ли играть в WoW силой мысли? А киборги — они уже среди нас? Neuralink и Илон Маск — это хайповый маркетинг или реально будущее индустрии? Чтобы разобраться, нужно сначала хотя бы немного понять, как работает мозг, а потом посмотреть, на что способны нейроинтерфейсы — инвазивные, неинвазивные и полуинвазивные. В чем их ограничения, в чём потенциал, и что уже умеет наука и индустрия. Всё это (+ байки, куда же без них!) обсуждаем в выпуске вместе с нейроучёным и кандидатом психологических наук Ильёй Захаровым. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Аня Симонова Полезные ссылки: Лучший канал про BCI на русском языке https://t.me/bci_ru Канал Михаила Лебедева, одного из сам

Продолжаем наше погружение в экосистему JVM и пополняем коллекцию языковых выпусков — на этот раз вместе с Барухом Садогурским обсуждаем Groovy! Что делает Groovy по-настоящему groovy

Обсуждаем самый знаменитый фреймворк из мира Java – Spring Framework. Что у него под капотом, почему он такой, какой он есть, и что ждет его в мире победивших LLM – разбираемся вместе с Евгением Борисовым! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске: Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: ТГ-канал Евгения https://t.me/borisovtrainings

За последнее десятилетие технологии сделали огромный скачок вперед: в наши карманах лежат вычислительные устройства невероятной мощи, а искусственный интеллект вот-вот перешагнет порог AGI. Но при всем при этом получить надежный прогноз погоды на месяц вперед – задача где-то за гранью реальности. Чтобы разобраться, почему погода – это настолько сложно, мы позвали Александра Ганьшина, руководителя Яндекс Погоды, который рассказал кучу интересного про историю развития методов прогнозирования, state of the art пайплайны сбора и обработки данных, и даже про то, как на данных о погоде строить бизнес. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске: Евгений Кателла, Егор Толстой, Аня Симонова Полезные ссылки: Канал Яндекс Погоды в телеграмме https://t.me/yandex_weather Канал гостя