Za dużo AI-owego LSD? - DHH, Decision API i inne linki
"Dla mnie łyknął za dużo AI-owego LSD." 🎯 Tak Łukasz podsumowuje keynote DHH na RailsConf. Szymon broni prezentacji, bo jego zdaniem wycinki z Twittera wypaczyły jej sens: Rust tylko w core, Ruby on Rails dalej w aplikacjach webowych, a natywne apki zamiast uniwersalnych, bo ich utrzymanie to dziś po prostu koszt tokenów. Spór szybko schodzi głębiej. Łukasz przypomina, że Agile skończył jako SAFe, a DevOps jako stanowisko, i AI czeka ten sam los. Szymon odpowiada: "Pilnowanie staje się wartością, myślenie staje się wartością". Kontrargument Łukasza z życia klienta: "dwa miesiące przepisywania systemu automatami i dwa miesiące backfixowania jebanego". ⚠️ Dalej linki. Vector Search wszedł w GA w SQL Server, a Łukasz zbudował na nim hybrid search do MCP Pato, bo "nie mam tam żadnej bazy wektorowej". Do tego Meta i Microsoft przycinają limity w Anthropic, który szuka Mega Account Executive za 450 tysięcy dolarów rocznie. Na deser Decision API: Jev, Clef od Cloudflare, 10 centów za milion tokenów wejściowych i odpowiedź poniżej 100 ms. Brand24 ma 92% trafności, a Jev 88%. Czy klasyfikator budowany latami przetrwa jeszcze rok? 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 00:00:00 Intro00:02:24 Vector Search w SQL i uniwersalność baz relacyjnych00:04:11 Keynote DHH na RailsConf, Hashimoto i przepisywanie na Rusta00:10:32 Frameworki, korporacyjne mielenie rewolucji i powrót aplikacji natywnych00:13:14 Możliwości i ograniczenia AI: halucynacje, nowe odkrycia i entuzjazm00:16:39 Biznes wokół AI: własne klastry GPU, chińskie modele i limity w Anthropicu00:19:35 Decision API: Jev, alternatywy, koszty i zastosowania00:25:44 Podsumowanie i zakończenie
Dobrze i teraz, nie widziałeś tego keynote'a całości. Ja go oglądałem, ale patrzę jaki shitstorm ładuje wokół tego też na Twitterze. I teraz uwaga, czemu wydaje mi się, że powinni usłuchać go uważnie? Bo ten element odnośnie przypisania narasta wynikł z tego, że oni obcięli dużą część i tylko te core'owe rzeczy realnie przypisali narasta. Tam nie było o tym, żeby pisać systemy core'owe, w sensie systemy biznesowe w razie, bo to nie ma sensu żadnego. Pisanie rzeczy w głównej aplikacji Ruby ma sens. Ale stary, jeżeli pójdziesz, to teraz tak, jest Keynote, popatrz się na całość, ja nie patrzę tylko na Keynote'a, ale to wszystko, co pieprzy głupoty. Jak wejdziesz sobie teraz w tym momencie na jego Twitter, no to sorry, nie, on tam właśnie gada o przepisywaniu dorastu wszystkiego, jak leci do assembly innych elementów.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Łukasz i Szymon omawiają linki do nowości w obserwowaniu aplikacji i szkolenie o Observability.
Rozmowa o automatyzacji i zrozumieniu, jak AI może zmienić praktyki w obserwowaniu aplikacji.
Diskurs na temat keynote'a DHH na RailsCon i jego wpływ na społeczność technologii.
Rozmowa o wpływie AI na proces kodowania i myślenie techniczne.
Diskurs na temat halucynacji AI i konsekwencji ich niekontrolowania.
Analiza wpływu AI na biznes, z przykładami zastosowań w firmach prawniczych i korporacyjnych.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Intro
Vector Search w SQL i uniwersalność baz relacyjnych
Keynote DHH na RailsConf, Hashimoto i przepisywanie na Rusta
Frameworki, korporacyjne mielenie rewolucji i powrót aplikacji natywnych
Możliwości i ograniczenia AI: halucynacje, nowe odkrycia i entuzjazm
Biznes wokół AI: własne klastry GPU, chińskie modele i limity w Anthropicu
Decision API: Jev, alternatywy, koszty i zastosowania
Podsumowanie i zakończenie