TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #aiinfrastructure

当前筛选 #aiinfrastructure清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #458 · 05.12.2024 г., 08:04

ByteDance Sues Intern for Alleged AI Sabotage Amid China’s AI Race ByteDance, the parent company of TikTok, is suing a former intern, Tian Keyu, for 8 million yuan ($1.1 million USD), alleging sabotage of its AI large language model training infrastructure. The lawsuit, filed in the Haidian District People’s Court in Beijing, claims Tian manipulated the model's code without authorization. The case has gained significant attention in China, highlighting the high stakes of AI development as the country races to establish itself as a global AI leader. While ByteDance has dismissed rumors about extensive financial losses and GPU usage linked to the incident, the lawsuit underscores the growing legal complexities surrounding AI development. Cases involving interns, particularly with claims of this magnitude, are rare, signaling the rising importance of safeguarding AI infrastructure amid intense technological competition. #AIRegulation#AIInfrastructure#LegalTech

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9025 · 20.11.2025 г., 12:15

💡DeepSeek выложили новый open-source проект — LPLB. Это экспериментальный балансировщик нагрузки для моделей Mixture-of-Experts (MoE). В репозитории описано, как система: • динамически перераспределяет экспертов, опираясь на статистику нагрузки; • создаёт реплики с учётом топологии кластера; • решает оптимальное распределение токенов по экспертам через LP-решатель, работающий прямо на GPU (cuSolverDx + cuBLASDx); • использует метрики загрузки, полученные вручную, через torch.distributed или через буферы Deep-EP. Гайд показывает, как может выглядеть умный и точный балансировщик для больших MoE-архитектур. GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB ai_machinelearning_big_data #DeepSeek#LPLB#MoE#AIInfrastructure#OpenSource

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9291 · 22.12.2025 г., 08:40

⚡️Это гигантский дата-центр Amazon за $11 млрд в Индиане. Кампус строится под обучение и инференс ИИ и будет потреблять до 2.2 ГВт - примерно как 1 миллион домов. В состав комплекса войдут собственные электростанции, поэтому нагрузка на местную энергосеть и тарифы для жителей должна быть минимальной. @ai_machinelearning_big_data #Amazon#DataCenter#AIInfrastructure#AIFactory#CloudComputing

🔥UNICON SOFT — Oʻzbekistonda AI infratuzilmasi yangi darajada UNICON SOFT kompaniyasi Oʻzbekistonda sun’iy intellekt yo‘nalishida yana bir muhim texnologik bosqichni bosib o‘tdi. Kompaniya avvalroq mamlakatimizda birinchilardan bo‘lib NVIDIA DGX Spark superkompyuterlarini ishga tushirgan edi. Endilikda esa UNICON SOFT NVIDIA’ning eng so‘nggi avlodidagi B200 AI serverlarini Oʻzbekistonga birinchilar qatorida olib keldi. 🧠NVIDIA B200 — Blackwell arxitekturasi asosidagi eng kuchli AI platformalardan biri. Har bir server quyidagi texnik imkoniyatlarga ega: ⚙️Asosiy texnik ko‘rsatkichlar: • 🔹1,44 TB (1 440GB) GPU xotira (HBM3e) • 🔹 Juda yuqori memory bandwidth (LLM va multimodal modellarga mos) • 🔹 AI training va inference uchun optimallashtirilgan tensor cores • 🔹 Yirik LLM’larni (70B+, 100B+, multimodal) to‘liq GPU xotirada o‘qitish imkoniyati • 🔹 RAG, fine-tuning, distributed training va real-time inference uchun ideal platforma 💰 Ushbu darajadagi serverlarning bozordagi taxminiy narxi $500 000 atrofida baholanadi. 🚀UNICON SOFT’ning strategik maqsadi — Oʻzbekistonda: • mustaqil va kuchli AI infratuzilma yaratish • mahalliy AI modellarni o‘qitish • davlat, sanoat va xususiy sektor uchun real hisoblash quvvatini ta’minlash 📦 Ma’lumotlarga ko‘ra, bu birinchi partiya bo‘lib, kompaniya yil yakuniga qadar yana kamida 10 ta NVIDIA B200 serverlarini xarid qilishni rejalashtirgan. Bu esa UNICON SOFT’ni: ✅ Oʻzbekistondagi eng yirik AI infratuzilma investorlaridan biriga ✅ Markaziy Osiyoda yuqori darajadagi AI hisoblash markazlarini shakllantirayotgan yetakchi kompaniyalardan biriga aylantirmoqda. 🇺🇿UNICON SOFT — sun’iy intellekt kelajagini Oʻzbekistonda qurmoqda. #UniconSoft#NVIDIA#B200#Blackwell#AIInfrastructure#Supercomputer#HBM3e#LLM#Uzbekistan

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64674 · 09.04.2026 г., 13:33

🚀 AlphaTON Capital Secures $43 Million Strategic Funding for AI Infrastructure AlphaTON Capital has announced a strategic financing agreement with Vertical Data, valued at approximately $43 million. According to Foresight News, the deal is expected to be finalized by the second quarter of 2026. The funding will focus on AI hardware deployment, accelerating the development of privacy computing and sovereign AI infrastructure. This initiative aims to support the integration of AI, digital assets, and confidential computing. Additionally, AlphaTON's AI and privacy computing infrastructure will provide foundational computing power for applications related to partners such as Telegram and Animoca Brands. #AlphaTONCapital#StrategicFunding#AIInfrastructure#PrivacyComputing#SovereignAI#DigitalAssets#AIHardware#ConfidentialComputing#VerticalData#ForesightNews#Telegram#AnimocaBrands#TON