Short #74: Allegro Tech Radar, GitHub do Azure, eBPF Overhead, Deloitte AI i Halucynacje
Deloitte wpadł na $440k raporcie wygenerowanym przez AI z “przepięknymi halucynacjami” - cytaty prowadziły do nieistniejących książek i przemówień. Łukasz komentuje sucho: “AI można używać, ale warto sprawdzić, co wygenerowało.” Tymczasem GitHub dostał rozkaz migracji z AWS do Azure w 18 miesięcy. 🎯 Allegro wypuściło swój Technology Radar - piękny graficznie, ale bez Rusta. Szymon kpi: “Definiowanie własnej tożsamości przez język programowania jest przerażające.” WebAssembly 3.0 wyszło z nowymi features, ale adopcja? “Mam coraz większe wątpliwości, czy to faktycznie kiedyś odpali.” eBPF + Open Telemetry łączą siły, a Kubernetes 1.34 dostaje GPU scheduling pod AI. Na deser: OpenAI pokazuje Agent Builder (“pogromca low-code’owych startupów”), Pulumi ogłasza “pierwszego AI Power Platform Engineer”, a internet odpowiada memem: “Zmieniłem ‘loading’ na ‘thinking’. Jesteśmy teraz agentic AI startupem.” Czy każdy vendor musi być teraz agentem? Sprawdź, zanim ktoś przemaluje twój loading spinner. ⚠️ A teraz nie ma co się obijać! 👉 Wpadajcie na naszego Discorda: https://discord.gg/78zPcEaP22 ! 🔥Tam możecie się z nami pokłócić o przyspieszanie SQL-a, podyskutować o naiwnych nadziejach na AI albo po prostu podzielić się swoimi IT-owymi przemyśleniami. Słuchasz Patoarchitektów dzięki PROTOPII – firmie, w której Łukasz i Szymon działają na co dzień, wspierając zespoły IT na każdym etapie: od projektowania, przez wdrożenia i migracje, aż po optymalizację i zabezpieczenia. Oferujemy też mentoring i szkolenia dostosowane do potrzeb każdej firmy, niezależnie od wielkości. Sprawdź nas: 👉 protopia.tech - Nasze sociale i linki - Materiały do odcinka - Pato szkolenia
To jest właśnie istotna rzecz. GitHub raportuje pod Core AI Team w Azure. Jest po prostu kolejnym produktem azurowym i teraz rzecz stała się niebiowała, bo to jest ciekawe, ponieważ nowe usługi w GitHubie są budowane na Azure. Jednym z takich przypadków pierwsza usługa, która była budowana to GitHub Actions, potem gdzieś jak tam popatrzymy i po GitHub Actions wszystkie nowe feature, które wymagały infry, były budowane na Azure. Z racji tego, że trochę rzeczy, jeżeli chodzi o datacenter githubowy, tak trochę nie wyrabiamy. Nie, bo oni trzymali większość publicznych rzeczy i jedna kwabłę się. ale mieli też jakieś fascynacje.
Nie, to było już, większość chyba była w tym momencie, jak Microsoft kupował, jeżeli dobrze pamiętam, to już był głównie AWS, AWS. Jak zaoczymy na linki na przykład do repo, gdzieś artefakty, inne rzeczy pod spodem, S3 aż miło latała w pewnym momencie. No nieważne, nie kłóćmy się. Dobra. I teraz co się dzieje? No to wreszcie tracą niezależność i tak jak LinkedIn kopnęło ich przenoszenie do Azura. Znaczy, mają rozkaz przenoszony do Azura. Tak, w ciągu roku mają się przenieść ze wszystkim do Azura na infraazurową. Dobra. 18 tysięcy? A plan jest na rok. Tak, plan tak, ale dziwi mnie, że dopiero teraz, o tak. To jest... Trzeba było zachować, że wszystko nie jest... Ale najbardziej zabawna rzecz, Szymon, my to samodzielnie popełniliśmy, muszą się zmigrować ze Slacka na Teamsy.
I to jest rzecz, bo teraz Fine Tuning, można robić Fine Tuning na przykład w modeli OpenAI, możecie zrobić to w Azure, możecie zrobić to płacąc za tokeny też w OpenAI. Zaczyna to gdzieś tam wyglądać, problem były datasety. Że trzeba generować datasety i druga sprawa, że to nie prowadziło do takiej nakładki, jaką byśmy chcieli osiągnąć w jakości. I tutaj reinforcement, właśnie fine tuning może pomóc nakierować właśnie w jaki sposób te tule mają być używane, wykonywane dla akcji i to może być jedną z tych elementów, jeżeli włożymy trochę pracy, żeby pozwolić właśnie customizować sobie model.
Pokazano wszystkie 3 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.