Владислав Бутенко, R&D Product Manager у SoftServe, розповідає, як команда оптимізувала розподіл сотень техніків за допомогою NVIDIA cuOpt.
Автор пояснює, чому навіть GPU не впорався з мільйонами змінних і як переробка математичної моделі дозволила в найкращих випадках скоротити обчислення до 20 секунд.
Кирило Муха, Senior Mobile Developer у Futurra Group, розповідає, як команда перенесла бізнес-логіку зрілого iOS-застосунку на Android, залишивши спільний код на Swift замість переходу на KMP.
Автор пояснює, як поєднав Swift і Kotlin через JNI, з якими проблемами зіткнувся під час збірки та чому перша архітектура лише створювала ілюзію спільного коду. Також ділиться рішеннями, які допомогли скоротити час збірки з 965 до 208 секунд для трьох ABI.
ШІ вже пише код, генерує тести й допомагає знаходити баги. Але разом із цим може створювати новий технічний борг. То які навички тепер справді потрібні розробникам і що буде з професією далі?
Олександр Решетнік, Senior Engineering Manager в EPAM Україна, ділиться висновками подкасту Java Gears про майбутнє Java-розробки, нові ролі інженерів та виклики, з якими стикаються навіть джуни.
В Anthropic вирішили, що замість постійно підлаштовувати Git під свої потреби простіше створити власну систему контролю версій :)
Коли кількість змін у коді перевалила за 30 тисяч на день, справлятися з таким навантаженням ставало дедалі складніше. Тож команда із семи інженерів за п’ять місяців розробила Scion. І, схоже, не дарма: за даними Anthropic, нова система потребує у 200 разів менше CPU та оперативної пам’яті, ніж попередня система Git-дзеркал.
Як думаєте, чи доведеться з часом й іншим компаніям шукати альтернативу Git, якщо AI-агенти продовжать генерувати код такими темпами?
Учасник форуму з ніком flyman модифікував прошивку Meshtastic для плати RP2040 DIY, щоб зменшити енергоспоживання без зміни апаратної конфігурації.
Автор адаптував режим slowclock, переналаштував UART для логів і CLI та знизив споживання струму в режимі прийому з 36 до 14 мА. Це все ще більше, ніж у вузла на nRF52840, але різниця вже не така суттєва.
Деталі змін і результати тестування — у його дописі на DOU.
Сергій Пилипишко, Android Developer, створив Shpak — термінальну обгортку для AI-агентів, яка перекладає запити українською на англійську ще до потрапляння в контекст моделі. Це допомагає зменшити витрати токенів на кирилицю та зберегти контекст робочої сесії.
Автор пояснює, як реалізував переклад поза основною сесією агента, захистив блоки коду від змін і додав гарячі клавіші для перекладу запитів та відповідей. Також розповідає про підтримку CLI-інструментів і ділиться кодом проєкту на GitHub.