Podlodka Podcast

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 LLMs via Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/2501.12948 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models https://arxiv.org/abs/2201.11903

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 https://www.microfocus.com/documentation/visual-cobol/vc80/VS2022/index.html?t=HRLHLHWRI01.html Awesome COBOL https://github.com/loveOSS/awesome-cobol

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 Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Стас Цыганов Полезные ссылки: Статья Business Insider о ChatGPT https://www.businessinsider.com/sam-altman-chatgpt-yes-man-mode-gpt5-personalities-sycophantic-2025-8?utm_source=reddit.com О Полине Кириченко https://polkirichenko.github.io/ Twitter Полины https://x.com/polkirichenko LinkedIn Полины https://www.linkedin.com/in/polkirichenko/ Ссылки на статьи https://scholar.google.com/citations?user=05uQHIgAAAAJ&hl=en&oi=ao

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 Watermarking https://www.youtube.com/watch?v=YzuVet3YkkA Annotated history of Modern AI and Deep Learning by Jurgen Schmidhuber https://people.idsia.ch/~juergen/deep-learning-history.html Probabilistic Machine Learning: An Introduction Kevin Patrick Murphy https://probml.github.io/pml-book/book1.html Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics Kevin Patrick Murphy https://probml.github.io/pml-book/book2.html Pattern Recognition and Machine Learning Christopher Bishop https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf Deep Learning: Foundations and Concepts Christopher Bishop, Hugh Bishop https://www.bishopbook.com/ Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville https://www.deeplearningbook.org/ Глубокое обучение: Погружение в мир нейронных сетей С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская https://www.k0d.cc/storage/books/AI,%20Neural%20Networks/%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20(%D0%9D%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%BE).pdf Gonzo-обзоры ML статей Григорий Сапунов, Алексей Тихонов https://t.me/gonzo_ML Machine Learning Street Talk podcast https://www.youtube.com/c/machinelearningstreettalk Feedforward NNs, Autograd, Backprop (Datalore report, Denis Stepanov) https://datalore.jetbrains.com/report/static/Ht_isxs4iB2.BNIqv-C3WUp/pEpNv2eMVU9tEkPsaboR9y Softmax Regression, Adversarial Attacks (Datalore report, Denis Stepanov) https://datalore.jetbrains.com/report/static/Ht_isxs4iB2.BNIqv-C3WUp/cIvd6zX1B5I3kULNiVCEyy Dual Numbers, PINN (Datalore report, Denis Stepanov) https://datalore.jetbrains.com/report/static/Ht_isxs4iB2.BNIqv-C3WUp/3oa1BNrPGpQ8uc82tCaz5d

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 воспроизводит non-verbal звуки https://file.notion.so/f/f/66aabc3d-2e89-493a-b4a0-fff5163ca3ce/d6943564-77a0-42bb-ab1b-9d8b069791b4/audio_(15).wav?table=block&id=1db3a738-1c3e-802c-aafe-d6c1f0a80cf4&spaceId=66aabc3d-2e89-493a-b4a0-fff5163ca3ce&expirationTimestamp=1752854400000&signature=whU8sG9EDBhx_rFMQCmV0HjWKBKx52kKz69bVVJqhRM Больше примеров тут https://yummy-fir-7a4.notion.site/dia Примеры AI дубляжа от Dubformer: bobr curva на русском https://drive.google.com/file/d/1NT1kus-u7N67ThfAUFWfkggcCS_N2lvv/view?usp=sharing, TODO что-нибудь на английском

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 тебя на мероприятии. Участие бесплатное, регистрируйтесь. Количество мест ограничено. 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 выпуске: Андрей Смирнов, Катя Петрова, Стас Цыганов Полезные ссылки: Выпуск Weekend Talk с Яной Харлан про ее карьеру в космической индустрии https://www.youtube.com/watch?v=jDK-x0_c9yc

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.co/datasets/allenai/winogrande https://huggingface.co/datasets/Idavidrein/gpqa https://lastexam.ai/ https://www.swebench.com/ https://arcprize.org/arc-agi https://github.com/t3dotgg/SnitchBench Арена https://lmarena.ai/ Фреймворк для эвалов https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness Бумаги https://arxiv.org/abs/2504.07825 https://arxiv.org/abs/2311.12022 https://arxiv.org/abs/2406.12045 Тех репорты с таблицами https://www.anthropic.com/news/claude-4 https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/ https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/#gemini-2-5-pro https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/

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 JetBrains https://t.me/c/1051500113/10106 Программа для восстановления шеи от o1 Pro https://t.me/c/1051500113/9436 Канал Дениса с другими постами https://t.me/s/denissexy

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://polarnick.com/ Алгоритм как конструировать BVH в realtime https://www.youtube.com/watch?v=WuycXesy4pQ&list=PLlb7e2G7aSpSptbl_yI5uvMlpRc1mwsCL&index=8

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