Vous êtes dans un entretien de Chercheur Scientifique chez OpenAI. L'intervieweur demande : "Comment étendriez-vous la longueur de contexte d'un LLM de 2K à 128K tokens ?" Vous : "Je vais affiner le modèle sur des documents plus longs avec un contexte de 128K." Entretien terminé. Voici ce que vous avez manqué :

Docker expliqué en 2 minutes ! La plupart des développeurs utilisent Docker quotidiennement sans comprendre ce qui se passe en coulisses. Voici tout ce que vous devez savoir. Docker a 3 composants principaux : 1️⃣ Client Docker : L'endroit où vous tapez des commandes qui communiquent avec le démon Docker via l'API. 2️⃣ Hôte Docker : Le démon s'exécute ici, gérant tout le travail lourd (construction d'images, exécution de conteneurs et gestion des ressources) 3️⃣ Registre Docker : Stocke les images Docker. Docker Hub est public, mais les entreprises gèrent des registres privés. Voici ce qui se passe lorsque vous exécutez "docker run" : • Docker récupère l'image depuis le registre (si elle n'est pas disponible localement) • Docker crée un nouveau conteneur à partir de cette image • Docker alloue un système de fichiers en lecture-écriture au conteneur • Docker crée une interface réseau pour connecter le conteneur • Docker démarre le conteneur C'est tout. Le client, l'hôte et le registre peuvent vivre sur des machines différentes. C'est pourquoi Docker évolue si bien. Comprendre cette architecture rend le débogage des problèmes de conteneurs beaucoup plus facile. Vous saurez exactement où regarder lorsque quelque chose se casse. ____ Si vous l'avez trouvé instructif, partagez-le avec votre réseau. Trouvez-moi → @_avichawla Pour plus d'informations et de tutoriels sur l'ingénierie ML et AI !

Un serveur MCP qui détecte les problèmes de qualité de code de niveau production en temps réel ! Bien que l'IA génère désormais du code à la vitesse de la lumière, le goulot d'étranglement en ingénierie est simplement passé de l'écriture à la révision, et maintenant les développeurs passent 90 % de leur temps de débogage sur du code généré par l'IA. Les réviseurs IA ne sont pas non plus très fiables car ils partagent les mêmes angles morts fondamentaux que les générateurs d'IA : - Ils font de la correspondance de motifs, pas de la vérification de preuves. - Ils valident la syntaxe, pas le comportement du système. - Ils examinent le code, pas les conséquences. J'utilise le serveur MCP SonarQube (par @SonarSource) pour résoudre ce problème. Il produit une analyse de code de niveau entreprise et renvoie des retours instantanés sur les bogues, les vulnérabilités et les mauvaises pratiques de code exactement là où vous travaillez (Claude Code, Cursor, etc.). Ses capacités ont émergé des 750 milliards de lignes de code que SonarQube traite quotidiennement, donc il a vu tous les motifs de bogues qui existent. Cela inclut : - Les vulnérabilités de sécurité (injection SQL, XSS, secrets codés en dur) - Les mauvaises pratiques de code et la dette technique - Les lacunes de couverture de test - Les problèmes de maintenabilité La configuration est simple : - Installez le serveur MCP SonarQube - Ajoutez-le à la configuration de votre assistant IA C'est fait ! SonarQube fait maintenant partie de votre flux de travail de codage IA. J'ai partagé le dépôt GitHub dans les réponses ! P.S. Merci à Sonar de travailler avec moi aujourd'hui.