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 


Podlodka #430 – Зачем программисту PhD?

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 Полярного
https://polarnick.com/ 

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

Podlodka #431 – Вычисления на GPU

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

Podlodka #432 – AI за пределами кодинга

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/

Podlodka #433 – Как оцениваются LLM

Apple Treats finally returns with new episode – we're talking about CarPlay from the developer perspective.

Guest: Tatyana Chunikhina, Senior iOS Developer at Quartett Mobile

Linktree: https://linktr.ee/AppleTreats

iOS in the car

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 выпуске:
Андрей Смирнов, Катя Петрова, Стас Цыганов

Полезные ссылки:

Выпуск Weekend Talk с Яной Харлан про ее карьеру в космической индустрии
https://pc.st/e/8kAR.Dj8v21

Podlodka #434 – IT в космосе

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


Podlodka #435 – Синтез речи

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

Podlodka #436 – Математика в ИИ

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 



*Компания Meta признана экстремистской и её деятельность запрещена в РФ.

Podlodka #437 – Доверие к AI

Mobile People Talks — подкаст про мобильную разработку. И все остальное.
Так что если вы не мобильный разработчик, не спешите закрывать страничку – разные выпуски имеют разные уровни погружения и будут интересны разработчикам с разным стажем и степенью мобильности).
Хочется надеяться, что подкаст станет регулярным ресурсом, который поможет вам создавать лучшие приложения и продвигать их более эффективно, так как всегда есть место для роста экспертизы в мобильной разработке, учитывая сложный характер этой отрасли. 
 
Ведущие подкаста — разработчики с большим опытом и стажем, каждый из которых представляет свою область мобильной разработки:
 
Александр Денисов, организатор GDG Moscow, создатель канала FlutterRussia, Co-Head of Flutter Competency in EPAM
Flutter and Dart GDE (Google Developer Expert)
Twitter: https://twitter.com/shuregdenisov
Telegram: t.me/aleksandr_denisov (группа: t.me/FlutterRussia)
Email: denisov.shureg@gmail.com
 
Владимир Иванов, активный спикер, член программного комитета Mobius 
Twitter: twitter.com/vvsevolodovich
Telegram: t.me/vvsevolodovich
 
Данис Тазетдинов, драйвер мобильного комьюнити EPAM, евангелист платформ Apple, автор канала о новостях в мире iOS разработки
Telegram: t.me/edeniska (канал: t.me/AppleDevNews)
Twitter: twitter.com/edeniska
Email: edeniska@gmail.com
 
У подкаста есть свой канал: t.me/MobilePeopleTalks, а еще нам можно написать по почте mobilepeopletalks@gmail.com

iOS in the car

Mobile People Talks

Related tracks