Latest posts
Otabek’s I/O
10 Sept, 04:07
Barchamiz miriqib kuzatgan O'rgimchak Odam, Chaqmoq Makvin, Aka-uka Kreshlar (Muzlik davri) va bir necha mashxur filmlarga ovoz bergan Abdulhay aka bizni platforma uchun ovoz berdilar.Voicelab da biz har kuni yangiliklar qilayabmiz. Yangi modellarimiz ham tez orada e'lon qilamiz. Ular hozirgisidan 5x kattaroq va ancha yaxshiroq bo'lishi kutilmoqda.Otabek’s I/O
7 Sept, 10:31edited
Biz yangilik qilishdan to'xtamayabmiz.• Aisha Comet LLM modelimizni chiqardik. Platformaga oid savollaringizga javob beradi. • Voice Isolator modellarimizni chiqardik. Endi Adobe Podcast va Elevenlabs dan 3-4x arzonroq va sifati oshsa-oshadi, ammo qolishmaydi.Biz har bir foydalanuvchiga har oylik bepul kreditlar beramiz. Ishlatib ko'ring. Izohlarda fikringizni va audio output'larni kutib qolaman : )3,240Open in TelegramOtabek’s I/O
4 Sept, 09:43
#experienceDeyarli bir yarim yildan buyon intervyular jarayonida bitta savol doim so'rayman "Eng qiyin yechgan muammoyingiz nima?".Bu savol nega muhim? Chunki bu savolni ichida juda ko'plab yaxshi savollarga javob olish mumkin, kandidat haqida. Masalan, uni izlanuvchan ekanligini "Muammoga qanday duch keldingiz va uni qanday yechdingiz?", muammo yechuvchanligini esa "Aynan qanday limitlar bu muammoni qiyin qilib turgandi?", yaxshi muhandsiligini "Nimalar qildingiz? Qanday qildingiz?" va qanchalik chuqur kira olganini esa har bir qismiga ko'proq to'xtalib savol bilan aniqlash mumkin.Men ko'rgan yaxshi muhandislar javob bermaydi, ular o'rgatadi, bo'lishadi. Dasturchi muhandislik juda qiziq soha, biz har kuni har xil muammolarga duch kelamiz. Muammoni yechish hozir osonroq, AI Agentlar xisobiga. Lekin muammoni o'rganish va uni keyingi safar oldini olib qo'yish xislati kamayib4,120Open in TelegramOtabek’s I/O
28 Aug, 18:24edited
#experienceKo'pchilik bir xil savol beradi:"Model o'zilarnikimi yoki open-source modelmi?"O'zimizniki ham bor, open source modellarimiz ham bor. Nimaga "pre-train" (ma'lumot yig'ib, PyTorch va JAX code bilan neural networkni tuzish, necha qavatli qilish, attention, yashirin dimension lar va hardware ga mos optimizatsiya qilish, keyin katta model uchun distributed system qilish chunki katta modellar bitta GPU ga sig'maydi, Hyperparameter configuration va h.k.z larni hammasini qilish deganida) qilmaysizlar to'liq ham deyishadi. Odatda javobim bunday.Pre-training juda og'ir jarayon, ayniqsa low-resource (resursi kam bo'lgan) tillar uchun model qilish undanda og'ir. Ma'lumot yig'ish, tozalash jarayonini o'zi sizni butun umrlik qiynoqqa soladi. Biz bunday holatlarda osonroq yo'ldan ketamiz. Bor modelni olamiz, uni shunchaki post-train (fine-tuning) qilamiz. Bu jarayonda model'dagi5,110Open in TelegramOtabek’s I/O
25 Aug, 11:46edited
🎉 Vibe Talking urfga kiradi Kodni, xabarlarni, va matnlarni qo'lda yozish, o'rta asrlarga xos. VoiceLab Desktop bilan gapirib yozing. Barmoqlarni bukishni bas qiling, ovozli boshqaruvga o'ting. Ushbu promokod bilan butun ekotizim uchun, Creator tarifiga5,550Open in TelegramOtabek’s I/O
24 Aug, 07:18edited
🎉 Vibe Talking urfga kiradiKodni, xabarlarni, va matnlarni qo'lda yozish, o'rta asrlarga xos. VoiceLab Desktop bilan gapirib yozing. Barmoqlarni bukishni bas qiling, ovozli boshqaruvga o'ting.Ushbu promokod bilan butun ekotizim uchun, Creator tarifiga 70% chegirma oling.OTABEKSWE (faqat Creator tarifiga ishlaydi)Mac Apple Silicon | Mac Intel | Linux5,380Open in TelegramOtabek’s I/O
20 Aug, 09:26
So'ngi vaqtlarda hech qanday post yozmadim. Ammo juda ko'p yaxshi ishlar bo'ldi:• Biz VoiceLab ni to'liq launch qildik. • Juda ko'p eksperimentlar qilib qiziq bilim va tajribalar oldik. • So'ngi modelimizga +30 tadan oshiq tillarni qo'shdik, endi ovozlar qidirayabmiz har xil tillarda (chiroyli ovoz sohib(a)lar) • Shu orada research paper yozishga ham ulgurdim, buni voicelab blog sahifasini yaratib bo'lishib o'taman • Soniox, Elevenlabs va boshqa kompaniyalardan bizga qiziqishlar bildirishayabdi (Shaxsan Mati Co-founder @ Elevenlabs tabriklab yozdi)Xullas, yozish uchun yaxshi bilim va tajribalar olindi. Endi yozishga vaqt topish kerak : )5,270Open in TelegramOtabek’s I/O
26 Jul, 13:50edited
Sizga sovg'am bor. Bugun yakshanba, dam olish kuni. Algoritmlar bo'yicha bir paytlar o'tgan jonli darslarimni sizga o'rganishga bermoqchiman. Yana bunday darslarni o'tish uchun vaqt va sharoit topilishi bilan bularni yanada yaxshiroq qilishga harakat qilamiz.6,560Open in TelegramOtabek’s I/O
25 Jul, 06:48edited
AI modellar quryabmiz. Eng katta olgan xulosalarim:1. Hozirgi modellarda deyarli arxitektura tomonlama o’zgarish yo’q. 2. Yaxshilanishlar data labeling va reinforcement learning muhiti yaratuvchi kompaniyalar xisobiga bo’layabdi. 3. Fable, Sol ham shunchaki bir sohaga fine-tune (yoki CPT) qilingan chuqur.Ammo modellar o’zgarmasa ham boshqa jarayonlar o’zgarayabdi:1. Deyarli ko’p agentlar qurgan dasturlada ochiq joylar ko’payabdi. 2. Sifat tushib borayabdi. 3. Hardware kompaniyalar yana inovatsion izlanishlar qilishga kirishyabdi.Yutishni yagona yo’li hali ham bir xil qolmoqda, fundamental bilimlarni o’rganish.VoiceLab dagi ba’zi modellarimiz va ilmiy ishlarimizni bo’lishib o’taman keyinroq. Hammaga hayrli kun.6,370Open in TelegramOtabek’s I/O
16 Jul, 09:13edited
O'zbek tilida ravon so'zlashuvchi sun'iy intelekt qurishimizda hissa qo'shing. Qanday deysizmi?Yo berilgan matnni o'qib, yoki o'qilgan matn audiosini tekshirib.hissa.voicelab.uz @voicelab_uzbotTez kunda yangiliklarimiz ko'payadi.8,290Open in TelegramOtabek’s I/O
24 Jun, 12:09
#startupTexnik qiyin ammo juda katta impact keltiruvchi loyiha qilmoqchimisiz? Sizga men ko'rgan va topgan qiziq muammolarni aytaman. Bular multi-billion dollar startup idealar1. GPU isolation: CPU uchun hardware va software level da deyarli ko'plab ishlar qilingan. Ammo GPU larni multi-tenant muhitda ishlatish va izolyatsiya qilish bo'yicha effektiv yechimlar halicha yo'q (shaxsan men ko'rmadim). AI kompaniyalar va Data Center'lar sizga katta mijoz bo'ladi kelajakda.2. Data cleaning/labeling/formatting automation: Bugungi kunda AI engineer'lar vaqtining 80 foizini tartibsiz, formati buzilgan yoki takrorlangan ma'lumotlarni tozalashga sarflaydi. "Garbage in, garbage out" qoidasi AI uchun qonun. Qo'lda tozalash sekin va inson omiliga bog'liq, hozirgi yechimlar esa juda ko'p xatolik qiladi. Ma'lumotlar omboriga (S3, BigQuery, Snowflake) kelib tushayotgan petabaytlab ma'lumotlarni8,930Open in TelegramOtabek’s I/O
18 Jun, 15:59
#offTopic #startupIshdan ketib to'liq startap qilish tomon o'tar ekanman ba'zi qiziq narsalarni topdim, va ularni shu yerda yozmoqchiman. Agar siz ham startap qilmoqchi bo'lsangiz, bular haqida albatta o'ylab ko'ring.Investitsiya juda katta tuzoq. Investorlar "biz founderga pul tikamiz" deyishadi, lekin bir qop qog'oz va biznes haqida ma'lumot so'rashadi. To'g'ri risk qilishni hamma ham yoqtirmaydi, ammo so'zlar to'g'irlanishi kerak deb o'ylayman "founderga tikamiz" -> "yaxshi biznes muammoni yechadigan founderga". Agar bozorni, mijozlaringizni va qurayotgan startapingiz nima muammo qanday yaxshi yechishini bilmasangiz bu yo'lga kirishingiz sizni butunlayin charchatib qo'yadi.Eng yaxshi asoschilar jamoasini va yechayotgan muammosini yaxshi tushunadiganlari. Eng zo'r muammolarni 1 inson emas, jamoa yechadi. Bu yerda jamoani qo'llab quvatlash juda muhim. Ularni muammosini topib6,920Open in TelegramOtabek’s I/O
9 Jun, 12:48edited
#experienceHamma vibe coding qilayabdi. Bilasizmi, korxona ko'p maxsulot ishlab chiqarsa nimalar sodir bo'ladi? Ularni test qilish, ko'rikdan o'tkazish qiyinlashadi. Ko’p moshina chiqarish ko’p sotishga emas, ishlab chiqarishni butunlay to’xtashiga olib boradi.Qayta aytmoqchi bo'lgan so'zim, AI bilan kod yozish ishni tezlashtiradi, sifatni pasaytiradi. Kod yozish oldin ham muammo emas edi. Haqiqiy muammo kodni "review" va "test" qilishda edi. Biz hali ham noto'g'ri muammoni yechayabmiz."AI bilan kod yozavering, qolganlarni eshitmang" deydigan yomon injenerlikka targ'ib ko'payib qolgan. Haqiqiy injenering o'rganishdan va muammo yechishdan iborat. Muammo yechayabsizmi? Unda nima muammoni qanday yechayabsiz? Shu savolni so'rab ko'ring, agar nimadir o'rganayotgan bo'lsangiz demak to'g'ri yo'ldasiz.Avvalroq kod yozishni AI ga topshirganim haqida aytgandim. Juda ko'p ishimni8,350Open in TelegramOtabek’s I/O
31 May, 11:41
#experienceDropbox'da highly distributed systems qurganmiz deb ko'p aytganman. "O'zi tizimlarni nega distribute (tarqatish) qilish kerak?" degan savolga ham javob bermoqchiman.Ilgariroq agar dasturlar ko'proq foydalanuvchilarga xizmat ko'rsatishi kerak bo'lgan bo'lsa, insoniyat shunchaki serverlarga ko'proq va kuchliroq RAM, Disk va CPU qo'shib kuchaytirgan. Buni Vertical Scaling (chunki moshina eniga emas, bo'yiga o'sadi faqat) deb ataymiz.Qayisidir nuqataga borib dunyodagi eng kuchli kompyuterni yasab qo'ydik ammo shu ham yetmayabdi degan muammo paydo bo'ladi. CPU cheksiz tezlasha olmaydi, chunki elektr toki bilan gaplashgani uchun juda ko'p qizib ketadi va eriy boshlaydi. Tok o'chib qolsa butun biznesingiz o'chadi degani, chunki bizda faqat bitta kompyuter bor. Serveringiz boshqa regionda bo'lsa RTT (Round Trip Time) va Latency muammolar kelib chiqadi. Xullas siz o'ylagandek6,490Open in TelegramOtabek’s I/O
24 May, 01:15edited
#experienceDropbox'da ishlab ko'p ajoyib narsalarga guvoh bo'lganman. Dunyo bo'ylab ko'p davlatlarda ish faoliyati yuritishiga qaramay, ishchilar soni unchalik ham ko'p bo'lmagan (muhandislar soni men kirganimda > 10k, va layoff'lardan keyin 4.9k qolgandi) kompaniya. Boshqa katta kompaniyalardan farqi bottom-up (basdan-yuqoriga) kulturasida ish yuritilardi, ya'ni muhandislar investorlarga nima ustida ishlashni aytishadi, tepadan "shuni qilasan" degan buyruq kelmaydi (81% holatda).Meni eng ko'p lol qoldirgan narsalardan biri uni oqimga erta ba'zan vaqtida tez moslashishi bo'lgan. "Ask Max" degan servisni ko'rganimda ilk bor hayron qolgandim, men ko'rgan agentic AI. Siz undan savol so'raysiz, yoki prompt yuborasiz. U sizni promptingizni klassifikatsiya qilib, buyruqimi, savolmi yoki shu kabi ishlarni aniqlab shu asosida ish bajarardi. Eng qiziq tomoni, bu servis 2022 yilda May (yoki7,030Open in TelegramOtabek’s I/O
13 May, 21:12edited
GridWall RL EnvironmentReinforcment Learning nimaligiga qiziqadiganlar uchun. Buni vizual ko'rish uchun ilgariroq bir o'yin yasagandim. Uni UI qismini AI dan yaxshilashini so'rab, sal to'g'irlab chiqardim. Kod imkon qadar oson yozilgan, iltimos qattiq kritika qilmang (yosh bo'lganmanda).GridWall o'yinini RL muhitda o'rganish jarayoni uchun o'yin. Siz uni o'rganish jarayonini kuzatib turolasiz. Juda oddiy va qiziq proyektGridWall - bu qutichalardan iborat bo'lgan o'yin. Unda Start nuqtasi, Trap (tuzoq), Wall (devorlar) va Goal (So'ngi finish) bor. Agent maqsadi bu o'yinda o'ynab, Goal ga borish uchun optimal yo'lni topishga urinish. Xaritani kod orqali istalgancha o'zgartira olasiz.Q-Learning algoritmi modellarsiz o'rganish uchun moslashtirilgan algoritm. Bu yerda hech qanday AI model yo'q, va u o'yin haqida hech narsa bilishi shart emas. Ammo u qilib ko'rib o'rganadi. Ya'nitry5,910Open in TelegramOtabek’s I/O
13 May, 10:33edited
#startupDropbox'da ML team kichik model train qilishgandi. Biz uni olib Reinforcement Learning muhitga tashlab uni qilayotgan ishlarini kuzatgandik. Bu joyiga to'liq to'xtala olmayman, ammo qiziq bir narsani aytmoqchiman.Agent muhitga tushganda turli xil yo'llarni sinab ko'radi. Agentga policy beriladi va u shundan chiqib ketmaslikga harakat qiladi. U har xil oldin ko'rmagan (pre-training jarayonida) ishlarni qilib ko'rishga va model mavjud parametrlarini yangilab, muhitda foydali bo‘lgan yangi xatti-harakat strategiyalarini o'rganishga harakat qiladi. Bu yerda odam emas, muhitni o'zi baho qo'yadi, reward (mukofot) yoki penalty (jazo).Reward funksiyasi yozib chiqiladi (MDP - Markov Decision Process), u orqali agent harakatini baholash uchun formula yozasiz. Bu avtomatlashgan protsess. Qiziq tomoni unga berilgan topshiriq bo'yicha u xato qildi. Yomon baxo olib qayta urinib ko'rib5,460Open in TelegramOtabek’s I/O
12 May, 10:29
#startupJuda kuchli founder va oddiy founder lar o'rtasidagi eng katta farq matematikada ekan. Google TPU, Nvidia GPU, Intel CPU yaratayotgan jamolar bilan suhbat qildim. Xulosa bitta, ular matematikada kuchli.Misol uchun Dario Amodei (Anthropic), Ilya Sutskever (OpenAI), Sergey Brin (Google), Elon Musk (SpaceX, Tesla), Pavel Durov (Telegram), Jeff Bezos (Amazon), Mark Zuckerber (Meta), Vitalik Buterin (Ethereum), Nikolai Durov (Telegram), Piotr Dąbkowski (ElevenLabs) va h.k.zMatematika tezkor va aniq fikrlashni o'stiradi. Istalgan eng zo'r ishlar ortida matematika bor. Bizda hali ham "matematika o'rganaymi?" degan savollar bo'lib turadi. G'ayrioddiy ishlarni qilish uchun sizga matematika kerak.Hozirgi startup'im ham juda ko'p matematika talab qiladi. Deyarli nima o'rgansam ham hammasi borib matematikaga taqaladi. Chip levelda ish qilish, OS bilan chip gaplasha olishi uchun11,300Open in TelegramOtabek’s I/O
21 Apr, 12:15edited
Bunday research talab qiladigan g'oyaga pul tikadigan investorlar juda kam, deyarli yo'q ayniqsa O'zbekistonda. Shuning uchun to'liq vaqtim va diqqatimni bu yerga qarata olmayabman. Ba'zi narsalar uchun pul kerak, pul topish uchun short-term ba'zi narsalarga rozi bo'lish kerak. Moshina yoqilg'isiz uzoqga borolmagani kabi, biz ham resurssiz (pul, vaqt va diqqatsiz) uzoqga borolmaymiz.Ammo umid qilamanki kelajakda biror loyiham kattalashib ketsa shunday murakkab jarayon uchun o'zini baxshida qilgan yoshlarga o'zim birinchilardan bo'lib investitsiya qilaman. Hozircha jarayondan bahraman bo'layabmiz.9,300Open in TelegramOtabek’s I/O
21 Apr, 12:12
#startup"Hozir startupda nimalar qilayabman?" eng ko'p so'ralgan savollardan.Dropbox'da ishlab yurgan paytlarim kichik experiment qilgandik. Mendagi savol quyidagicha:Nimaga biz kichik, efficient va biror tor yo'nalishdagi modellarni ko'paytirib, ularni CPU da yuritishni o'rniga, general modellarni bilimini (weight) kengaytirib ularni ko'p train qilib, hozirda qimmat bo'layotgan GPU larda yuritishimiz kerak?GPU va CPU o'rtasida ba'zi katta farqlar bor, ammo bu degani modellarni CPU da yaxshi va effektiv yurita olmaymiz degani emas. CPU dagi eng katta ustunlik bu xotirada. Ya'ni siz 256GB RAM istasangiz undan kattaroq qilib ishlatsangiz bo'ladi ammo bu GPUda bu limit 80GB (H100).CPU va RAM o'rtasida gaplashish tezligi ~60-100 GB/s, GPU esa ~1000-2200 GB/s ga teng. Modellar ma'lumotlar va juda ko'p compute (xisob-kitob) dan iborat. Shuning uchun ham hozircha buni yaxshiroq8,980Open in Telegram
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
