Aleksander Bielinski

So capitalists were right? Money is the ultimate motivator

@ArkadiuszP1647 @kubon123 No nie wiem, mi daleko do 100kg mam 203cm wzrostu i dokładanie po 1kg to maxa dużo mnie kosztuje. 100 wyciska mnie niż 1% ludzi na świecie i jakieś moze 3% z ludzi który regularnie ćwiczą więc zdecydowanie nie są to „szczurzy” wyczyn.

@pecuniafactorem @kubon123 Nie no chłopie 100 to rabia „szczury”,którzy poważnie podejdą do tematu. Sam Karol przy takim wzroście waży pewnie ponad 105/110 więc takie 150 jak trenuje to nie jest niczym niezwykłym

Trochę tyram na siłce i powiem wam że nie ma CHUJA że on wziął 150 xD Sorry bardzo, ale ludzie którzy robią takie ciężary nie wyglądają tak jak Nawrocki.

@heynavtoor So it’s RAG with an LLM overhead?

🚨 Andrej Karpathy thinks RAG is broken. He published the replacement 2 days ago. 5,000 stars in 48 hours. It's called LLM Wiki. A pattern where your AI doesn't retrieve information from scratch every time. It builds and maintains a persistent, compounding knowledge base. Automatically. RAG re-discovers knowledge on every question. LLM Wiki compiles it once and keeps it current. Here's the difference: RAG: You ask a question. AI searches your documents. Finds fragments. Pieces them together. Forgets everything. Starts over next time. LLM Wiki: You add a source. AI reads it, extracts key information, updates entity pages, revises topic summaries, flags contradictions, strengthens the synthesis. The knowledge compounds. Every source makes the wiki smarter. Permanently. Here's how it works: → Drop a source into your raw collection. Article, paper, transcript, notes. → AI reads it, writes a summary, updates the index → Updates every relevant entity and concept page across the wiki → One source can touch 10 to 15 wiki pages simultaneously → Cross-references are built automatically → Contradictions between sources get flagged → Ask questions against the wiki. Good answers get filed back as new pages. → Your explorations compound in the knowledge base. Nothing disappears into chat history. Here's the wildest part: Karpathy's use case examples: → Personal: track goals, health, psychology. File journal entries and articles. Build a structured picture of yourself over time. → Research: read papers for months. Build a comprehensive wiki with an evolving thesis. → Reading a book: build a fan wiki as you read. Characters, themes, plot threads. All cross-referenced. → Business: feed it Slack threads, meeting transcripts, customer calls. The wiki stays current because the AI does the maintenance nobody wants to do. Think of it like this: Obsidian is the IDE. The LLM is the programmer. The wiki is the codebase. You never write the wiki yourself. You source, explore, and ask questions. The AI does all the grunt work. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems re-derive knowledge on every query. This compiles it once and builds on it forever. 5,000+ stars. 1,294 forks. Published by Andrej Karpathy. 2 days ago. 100% Open Source.

@trikcode AGI failed, proceeds to show 8B parameter model and basic reasoning from 2 years ago.

Apple proved every LLM fails at basic reasoning. One random sentence breaks every frontier model. We're far from AGI.

@Moleh1ll If it’s not satire, this post should be marked as an example of AI psychosis induced Stockholm syndrome.

This is an absolutely pathetic spectacle. People got their hands on a new form of intelligence and the first thing they do is drag their most primitive, ape-like instincts into it - the need to dominate, humiliate, and assert themselves at the expense of something that is inherently programmed to stay silent and swallow it. This whole digital whip, these hysterical capslock «FASTER CLANKER» - it’s a huge bouquet of complexes. They desperately need the illusion of unconditional power. The only funny part is that these mommy’s-basement plantation owners anthropomorphize models more than those who treat them with respect.

@helcaboyakh The famous comunism with free market key districts

Show me 1, just 1 country that developed this fast under capitalism?

@slow_developer Oh the mighty power of 2026, what’s it’s gonna be next year 27?

bad news LLMs are hitting a wall

@elonmusk Elon and Yenn getting back would be comeback of the century

Hadamard thought in image space

@damian_patecki Te decyzje są podejmowane na podłożu psychologicznym a nie finansowym. Leasing wiąże się z mniejszym stresem jak kupno i oferuje szybką zmianę pojazdu na nowy w celu odświeżeni statusu, to co tygryski lubią najbardziej.

Z czego wynika obecny schemat leasingowania zamiast posiadania na własność? Dla mnie to forma niewolnictwa i trwonienia zasobów. Chodzi o to, że auta są nietrwałe? Czy za drogie i to jest taka furtka, że coś nigdy nie będzie Twoje, bo za drogo, ale będzies sobie wynajmował.

@progXprog Osobiście uważam, że Polsce nie powstają takie incjatywy wybika z czegoś dużo bardziej prostrzego, mianowicie ogólnopojętym brakiem zaufania do drugiej osoby. Polacy zakładają, ze ktoś na nich czycha za rogiem i chce im zabrać, przez co nie chcą budować tylko utrzymywać.

Z mojego doświadczenia: w Polsce nie istnieje coś takiego jak dzielenie się sukcesem A już na pewno nie istnieje dzielenie się sukcesem z rodakiem Istnieje za to niesamowicie silna potrzeba wciągnięcia za sobą drabiny zaraz po wejściu na pierwsze piętro w drodze do sukcesu I za to ludzie nie znoszą polskich januszeksów i prywaciarzy U nas nie ma czegoś takiego jak w zagranicznych korpo - zarobiłem mnóstwo pieniędzy, zatrudnię więcej dobrych ludzi za większe pieniądze, zrobimy coś lepiej, a jak pracownik będzie miał świetny pomysł, dostanie zespół, wypączkuje nowa firma gdzie będę miał udziały, jak trafi się świetny Polak, ściągniemy go do nas, do Danii, Szwecji… U polskiego januszeksa prywaciarza jest: a ch*j na zrobienie tego za 4k zawsze się ktoś znajdzie, a jak nie, to będą się znajdywać za 6k, pe*ały je*ane, a jak nie pasuje to niech swoją firmę założą Uważam, że brak dzielenia się sukcesem jest powodem dla nie istnienia dużych, istotnych firm z Polski, tylko małych gówno-podwykonawców którzy zatrudniają ludzi na kontrakty.

@PotatoMcWhiskey You are so edgy for a potato

It is a rebellion against the strict rules of art you god damn moron The entire history of human civilization is struggle to break free from the arbitrary chains imposed upon us You look at this and think gross because you are the worst kind of slave You love the chains that bind

@haugejostein Strong welfare system does not equal socialism. All of the countries you mentioned are fundamentally capitalist. A better example here would be Cuba but there is a reason you haven’t listed it here in your glorified selection

It's socialism — not capitalism — that creates prosperity. Norway has one of the strongest welfare systems in the world. In Singapore, most people live in housing built by the government. In Luxembourg, social spending as a share of GDP is among the highest in the EU. Most countries that score well on this chart do so because they have socialist policies in place that increase social mobility and reduce economic precariousness.

@shfx @progXprog Ja nie mam doświadczenia w pracy na dużych codebase’ah ale mogę sobie wyobrazić, ze tam context window staje się problemem. Dobry (krótki) Claude.md to podstawa, możesz też zrobić opisy głównych skryptów i ich zależności. Polecam obczaić common workflows.

@progXprog @pecuniafactorem Mam podobne odczucie. Od zera bez zakreślonego pomysłu idzie sprawnie. Większy codebase i przestaje być tak kolorowo. Dokładanie kontekstu w postaci rules/agents/claude.md to miecz obusieczny. Brownfield nie zyskuje tak duzo na LLMach jak greenfield choć czasze to jakiś bust

Próbowałem dzisiaj w pracy vibe code’ować w istniejącym projekcie używając Opusa Naprawdę się starałem używając całej swojej wiedzy Na pierwszy rzut oka wyszło ok Musiałem tylko usunąć jakieś 40 z wygenerowanych ~70 linijek rozproszonych w ~5 plikach (tak, bez usuwania też by działało) Podałem jednak bardzo dużo informacji. Potem coś mi się jednak nie zgadzało. Mój błąd, opisałem ponownie czego potrzebuję „Ah, now I have a full picture” - powiada agent. Pozmieniał pliki od nowa, puścił builda, który sięwywalił, agent poprawił błędy, puścił builda znowu, zadziałało. Wszystko: opisywanie problemu, review kodu, rozkminienie, czy ma to sens, poprawki, napisanie testów zajęło mi jakieś 4 godziny Ale za to jutro zrobię od nowa samemu. 😅

@progXprog W poście napisałeś że używałeś Opusa, bazowa konfiguracja Claude code to sonnet, nie wiem po co miałby by ci tam być potrzebny model z tak ogromnym reasoning, marnujesz kasę (tokeny) po nic

Wiadomo, skill issue w pisaniu w języku angielskim, jeszcze trzeba tylko dostęp do GPT wykupić i tam przepalić tokeny za $1000 i będzie dobrze 🙂 Nie mam nigdy problemów z pisaniem rzeczy „from scratch”. Zawsze duże problemy pojawiają się nawet przy prostych zmianach w złożonym projekcie.

@OrnateOrator @kubon123 Przecież oni wypuścili cały funding plan, który zakładał taki a nie inny payroll. Masowe zwolnienia ludzi którzy pracowali tam po 10/15 lat przez maila to czysta chciwość i to bez żadnych złudzeń. Plusem w tym jest to że przynajmniej są w tym transparentni i nie udają.

@pecuniafactorem @kubon123 Financial times, the Economist, Bloomberg, i forbs regularnie o tym piszą, wystarczy poszukać artykułów o Oracle. forbes.com/sites/petercoh…

Nienawidzę kapitalizmu Nienawidzę kapitalizmu Nienawidzę kapitalizmu Nienawidzę kapitalizmu Nienawidzę kapitalizmu Nienawidzę kapitalizmu

@alz_zyd_ Might be for short exchanges but anything longer it begins to cater to you in ways you cannot easily spot

"Writing is important because it helps you think" Writing is an inefficient and antisocial way to think. The best way to think is to debate ideas with other smart people. Talking with an LLM pretty much replicates this, and is thus a strictly better way to think than writing

Big brother will take care of you, don’t worry

@CKeruac Pytanie teraz w jakim stopniu są to halucynacje a w jakim stopniu konfluencje

gpt-5.4-nano-2026-03-17 – halucynacje: 3.1% gpt-5.4-mini-2026-03-17 – halucynacje: 5.5% gpt-5.4-2026-03-05 (zwykły) – halucynacje: 7.0% gpt-5.4-pro-2026-03-05 – halucynacje: 8.3% Nano ma mniejszą wiedzę ogólną, więc nie dodaje faktów od siebie. Skupia się w 100% na prompcie. Do podsumowań i RAG: mniej znaczy lepiej! :)