Intervista Pythonista

Cesare festeggia 6 anni come volontario in Python Milano!

Raccontiamo la crescita della community Python a Milano, dei loro eventi passati e futuri, e delle iniziative di meetup, Intervista Pythonista, PyData e Py4AI. Scopri come una comunità locale può evolversi nel tempo e quali sono le sfide e le opportunità nel mondo della data science e del software engineering.

Conosciamo Uberto Barbini, senior developer presso Kraken e autore di libri in ambito software e AI. Discutiamo il suo percorso professionale, il suo nuovo libro 'Process Over Magic: Beyond Vibe Coding', e l'importanza di un processo solido nello sviluppo software. Viene esplorato il concetto di Vibe Coding, l'uso dell'AI nel lavoro con codice legacy, e come l'AI possa migliorare la qualità del codice. Inoltre, si affrontano le competenze necessarie per i programmatori e le best practice per l'adozione dell'AI nei team di sviluppo.

Cesare e Marco esplorano il concetto di GitOps, una metodologia che si basa su Kubernetes per gestire e automatizzare l'infrastruttura IT. Cesare spiega i principi fondamentali di GitOps, le differenze rispetto al DevOps tradizionale e fornisce esempi pratici di come GitOps possa essere implementato utilizzando strumenti come ArgoCD. La discussione si concentra anche sull'importanza della gestione dei permessi e della tracciabilità delle modifiche nel contesto di GitOps.

Manifesto GitOps Principles.

Wsploriamo l’ascesa dei tabular foundation model e dei modelli PFN, una nuova classe di algoritmi che promette di rivoluzionare il machine learning sui dati tabellari. Parleremo di TabPFN, in-context learning e di come il paradigma “pre-train + inferenza” stia cambiando il modo di costruire modelli predittivi su piccoli dataset.

Blog post di Molnar: https://mindfulmodeler.substack.com/p/tabular-ml-is-about-to-get-weird

Articolo Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6

Repo GitHub TabPFN: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6

Marco e Cesare partono dal libro Thinking in Systems per esplorare il pensiero sistemico e il modo in cui affrontare la complessità dei sistemi che ci circondano, dal software alle organizzazioni. La conversazione mette in luce perché i problemi raramente nascono da singoli elementi isolati, ma emergono dalle relazioni e dalle interazioni tra le parti. Attraverso esempi concreti e intuitivi, si parla di feedback, effetti ritardati e conseguenze inattese, mostrando come le soluzioni “semplici” spesso falliscano nei sistemi complessi. La puntata si chiude con una riflessione sull’importanza di visualizzare e rappresentare graficamente i sistemi per comprenderli davvero.

Marco e Cesare approfondiscono le caratteristiche di LlamaIndex, un framework in Python progettato per migliorare le capacità di ricerca semantica all’interno di una base di conoscenza. Cesare racconta la sua esperienza pratica nell’uso di LlamaIndex per risolvere un problema concreto sul lavoro, dove doveva indicizzare documenti sensibili garantendo allo stesso tempo la privacy dei dati. La conversazione esplora come LlamaIndex permetta un’indicizzazione e un recupero delle informazioni efficienti, consentendo agli utenti di accedere in modo semplice a sistemi e database esterni.

La discussione entra anche negli aspetti tecnici dell’implementazione di LlamaIndex, incluso l’uso dei modelli di embedding e l’importanza di strutturare bene i dati per un recupero efficace. Cesare spiega come abbia costruito una soluzione personalizzata che sfrutta LlamaIndex per creare un sistema di gestione della conoscenza personale, sottolineando la facilità d’uso e la potenza dell’elaborazione locale con l’hardware moderno. L’episodio si conclude con alcune riflessioni sui progressi dell’hardware che rendono queste applicazioni sempre più accessibili anche agli utenti comuni.

Conosciamo, Leonardo Tamiano, educatore freelance di informatica, discute il suo percorso professionale e le sue esperienze nell'insegnamento dell'informatica. Parla della necessità di migliorare la didattica dell'informatica, enfatizzando l'importanza di un approccio pratico e applicato. Leonardo condivide le sue idee su come i progetti pratici possano migliorare l'apprendimento e l'importanza di avere un portfolio di progetti per i neolaureati. Inoltre, discute il suo progetto Esadecimale e la creazione di una piattaforma educativa basata su OpenEDX.

Riferimenti

Manifesto di Leonardo

Canale Youtube

Sito Esadecimale

Marco e Cesare riflettono sull'anno passato del loro podcast, analizzando le statistiche di crescita e l'engagement del pubblico. Discutono dei progetti futuri e dei buoni propositi per il nuovo anno, inclusi nuovi ospiti e argomenti da trattare. Infine, parlano dell'importanza della partecipazione a eventi e conferenze nella community.

Conosciamo Valeria Zuccoli, data scientist presso Intella, e approfondiamo il fenomeno del collasso dei modelli generativi che prendono in input dati generati da altri modelli generativi, esplorando le cause e le implicazioni di questo problema. Valeria ci presenta un esperimento di vibe coding per creare un sito di fake news, evidenziando la facilità con cui si possono diffondere informazioni false.

Riferimenti

• Talk di Valeria

Paper citati

• Bohacek et al., Nepotistically Trained Generative-AI Models Collapse, 2023
• Shumailov et al., The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget, 2023
• Amin et al., Escaping Collapse: The Strength of Weak Data for Large Language Model Training, 2025

Marco e Cesare commentano The Bitter Lesson di Rich Sutton, post sull'amara lezione appresa dai ricercatori AI negli ultimi anni.