По мотивам недавних постов.

Совсем недавно вышло видео с создателем Postgres-а. Сам я его пока не смотрел, но увидел кадры. Странное заявление от него, конечно. Map Reduce, Hadoop и Hive (SQL поверх Map Reduce) — это не распределенные бд. И у Google уже была распределенная бд к тому времени — Big Table. Но с тем, что Hadoop не эффективен, тяжело не согласиться. Так совпало, что на курсе прямо сейчас проходим эту тему. И переходим к Spark, который решает проблему неэффективности. Залетайте, кому интересно.

В обсуждении в канале разгорелась дискуссия по поводу пузыря в AI. Было высказано мнение, что «ничего не будет», пузырь лопнет и всё вернётся на круги своя. Я с этим не согласен. Продублирую свое сообщение из обсуждения: «Пузырь если и лопнет, то это будут гиганты, которые сейчас половину денег вбухивают в R&D новых моделей. На inference сейчас тратят меньше половины денег и, если остановить разработку новых моделей, то можно начать выходить в ноль. Так что старый привычный ручной кодинг уже вряд ли вернется. Как и старая юниорная профессия. Можно, конечно, возразить, что enterprise клиенты, от которых идет львиная часть дохода гигантов, вдруг возьмут и откажутся от использования LLM, но я пока не видел предпосылок. И даже если это предположить, то точно останутся открытые модели, которые будут self-хостить, и которые точно так же заставят забыть старый ручной кодинг и старую профессию юниора».