Agung Prema

Carpe diem

[Mikael Dewabrata 📊 @MikaelDewabrata]

Udah buka lagi nih, National Geographic externship, magang yang dilakukan virtual.

Program ini juga menyediakan pelatihan, seperti GIS, visualisasi data, presentasi, dst. Bagi yang lolos juga dapat stipend lumayan loh.

Simak dan bookmark, URL ada di thread ini.

[Rahul @sairahul1]

Anthropic engineer: "You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build a system that prompts itself."

Loops.

Most builders are doing this wrong:

No memory file, so every loop starts from zero.
No sub-agent split, so one agent tries to do everything.
No stop condition, so loops run forever and bill you in your sleep.

Most builders are missing at least two of the three.

Watch the video first.

Then read this - everything you need to know about Loops in 2026, in one place.

Bookmark this before it gets buried.

[Pallavi @pallavishekhar_]

- Math behind Attention- Q, K, and V
- Math behind √dₖ Scaling Factor in Attention
- Math Behind Backpropagation
- Math Behind Gradient Descent
- Math Behind Cross-Entropy Loss
- Math Behind RoPE (Rotary Position Embedding)
- RMSNorm (Root Mean Square Layer Normalization)

[dr. Adam Prabata @AdamPrabata]

Berhubung saya sekarang udah dicap sebagai si paling jurnal, izin berbagi cara "sederhana" untuk membaca jurnal ilmiah. Skill ini sebenarnya penting, tapi sangat jarang diajarkan, bahkan semasa S1, apalagi dengan adanya AI sekarang yang bisa dengan mudah membuat summary-nya agar mudah dipahami.

Kebetulan ada satu paper menarik yang menjelaskan itu dengan membaginya menjadi 3 tahap, agar lebih mudah.

Yuk kita bahas!

1. 𝗧𝗵𝗲 𝗙𝗶𝗿𝘀𝘁 𝗣𝗮𝘀𝘀
Dalam 5-10 menit, lakukan hal ini:
-Baca cepat judul, abstrak, dan pendahuluan,
-Baca sub judul
-Baca kesimpulan dan referensi

Niatkan fase pertama untuk menjawab 5C (Category, Context, Correctness, Contributions, Clarity).

Setelah melalui fase ini, kalian bisa memutuskan apakah jurnal ini menarik atau apakah kalian bisa membaca ini dengan baik. Karena untuk membaca jurnal ilmiah dibutuhkan ekspertise tertentu.

Tentunya saya yang backgroundnya medis, akan kesulitan membaca jurnal ekonomi atau mengenai mesin pesawat.

2. 𝗧𝗵𝗲 𝗦𝗲𝗰𝗼𝗻𝗱 𝗣𝗮𝘀𝘀
Dalam 1 jam, lakukan hal ini:
-Perhatikan gambar, diagram, atau ilustrasi lainnya, terutama grafik. Perhatikan apakah memang hasilnya valid atau "dibuat-buat".

Setelah fase ini, harusnya kita sudah bisa menangkap isi dari jurnalnya, serta mampu membuat summary dari jurnalnya untuk diceritakan ke orang lain.

Bila kalian membaca jurnal yang BUKAN ekpertise kalian, maka membaca sampai second pass itu sudah bagus banget.

3. 𝗧𝗵𝗲 𝗧𝗵𝗶𝗿𝗱 𝗣𝗮𝘀𝘀
Fase ini terutama ditujukan bila kalian adalah reviewer dari jurnalnya, yang artinya mencapai fase ini tidak selalu dibutuhkan. Pada fase ini kita harus mengidentifikasi dan challenge asumsi pada setiap statement penelitian ini. Bahkan kita harus mempertanyakan apakah argumen dan hasilnya valid, apakah bukti ilmiahnya sudah cukup atau belum untuk support kesimpulannya.

Jujur, saya baru belajar fase 3 ini saat pendidikan S3, karena benar-benar dilatih untuk melakukan review pada studi ilmiah yang belum dipublikasikan.

𝗔𝗸𝗵𝗶𝗿 𝗞𝗮𝘁𝗮
Ini adalah tahapan yang sangat disederhanakan dan mungkin sangat berbeda antar bidang ilmiah.

Semoga bermanfaat!

Sumber:
Keshav. How to Read a Paper.

[stellar protocol @stellarprtcol]

Gue baru nemu project open source yang bikin gue langsung berhenti scroll.

Serius.

Jarang banget gue nemu sesuatu yang langsung bikin mikir, "Kenapa gue baru tahu ini sekarang?"

Namanya Everything Claude Code.

Awalnya gue kira ini cuma kumpulan prompt atau template biasa yang dibungkus dengan nama keren.
Ternyata pas gue lihat lebih dalam, ini jauh lebih gila dari yang gue bayangkan.
Mereka basically sudah nyiapin hampir semua hal yang biasanya harus lu setup sendiri selama berhari-hari bahkan berminggu-minggu.

Yang bikin gue makin excited:
🔥 30 AI agents siap pakai
🔥 64 skills bawaan
🔥 33 commands untuk berbagai workflow coding
🔥 AgentShield dengan 1.282 security tests terintegrasi
🔥 Planning, code review, bug fixing, TDD, sampai optimasi token
🔥 Support Claude Code, Cursor, OpenCode, dan Codex CLI

Dan yang paling keren?
Semua ini open source.
Gratis.
Bisa langsung dipakai.
Kalau lu pernah habisin waktu berjam-jam buat nyusun workflow AI coding sendiri, nyari agent yang cocok, setup command, atau ngatur environment dari nol, lu bakal ngerti kenapa gue semangat banget waktu nemu repo ini.

Rasanya kayak menemukan toolbox yang isinya sudah lengkap sebelum mulai bangun sesuatu.
Bukan berarti tool ini bakal otomatis bikin semua project sukses.
Tapi jelas bisa menghemat banyak waktu yang biasanya habis buat setup dan eksperimen.
Jujur aja, ini salah satu repo AI yang paling menarik yang gue temukan dalam beberapa minggu terakhir.

Dan kalau lu suka ngoding pakai AI, simpan postingan ini sekarang juga.

Karena feeling gue, beberapa bulan dari sekarang repo ini bakal ada di daftar tool yang dipakai banyak developer setiap hari. 🔖🚀

[Zed @zeddotdev]

Introducing: Zed for Students! 🎓

Enjoy Zed's Pro plan free, for a year, if you're a current university student (or teacher!)

- Zed Pro features for 12 months
- $10/month in token credits
- Unlimited edit predictions

Apply today: https://t.co/YE6suEkB2U

[Agung Prema @agunqprema]

@khirayay iyaa jirss seruu

[MickΞy M @mickeymrdt]

Gaji setara korporat, kerjaan cuma belajar AI. 👀

Anthropic Fellows Program resmi dibuka:

💰 $3.850 / minggu
❌ Tanpa syarat PhD / Pengalaman riset 📈 Peluang 40% langsung direkrut permanen

Cobain nih ciakakakakka
https://t.co/CL2en0DVtf

[dr. Adam Prabata @AdamPrabata]

Ini BAGUS!

Artikel ini bagus gak cuma untuk academic researchers kok, untuk yang mau belajar dari awal cara menggunakan Claude Code juga oke banget!

Thank me later!

[Bhavika Agarwal @Ai_Tech_tool]

ANDREJ KARPATHY COULD HAVE CHARGED $2,000 FOR THIS COURSE.

He put it on YouTube.

The full training stack. Tokenization. Neural network internals. Hallucinations. Tool use. Reinforcement learning. RLHF. DeepSeek. AlphaGo.

3 hours of the most comprehensive LLM education that exists anywhere at any price.

Not how to use the tools.

How the entire system was built from the ground up and why it behaves the way it does.

The engineers who understand this build things the ones who only use the tools cannot even conceive of.

The gap between those two groups is not 3 hours.

It is everything those 3 hours quietly unlock for the rest of your career.

[Kang Cahya Keren 🛡️➡️ @kangcahyakeren]

@airplanestar_ Pakai ini biar irit bensin (token):

https://t.co/pbfeRVL04g

[Alexander Whedon @alex_whedon]

Introducing SubQ - a major breakthrough in LLM intelligence.

It is the first model built on a fully sub-quadratic sparse-attention architecture (SSA),

And the first frontier model with a 12 million token context window which is:

- 52x faster than FlashAttention at 1MM tokens
- Less than 5% the cost of Opus

Transformer-based LLMs waste compute by processing every possible relationship between words (standard attention).

Only a small fraction actually matter.

@subquadratic finds and focuses only on the ones that do.

That's nearly 1,000x less compute and a new way for LLMs to scale.

[Rishabh @Rixhabh__]

Anthropic pays $750,000+ a year for engineers who can build LLM architectures from scratch.

Stanford taught the entire thing in 1 hour lecture & released it for free.

Bookmark this before it gets buried.

[Mushtaq Bilal, PhD @MushtaqBilalPhD]

Sci-Hub is an evil website that pirated 85M+ research papers and made them freely available

And now they've added AI to their database to make Sci-Bot.

It answers your questions using latest, full-text articles.

But DO NOT use it. We should all try to make billion-dollar academic publishers richer.

I'm putting the link below so you know how to avoid it.

[Rahul @sairahul1]

Two Anthropic engineers spent 24 minutes exposing every Claude Code feature you didn't know existed.

Most people will scroll past this. Don't be most people.

[Kevin Sebastian @kevinsebast_]

Wahh bagus nih, konten gini harus diramein sih 😁

Karena realitanya klo mau edukasi di Indo, kadang harus flexing dulu buat hook biar orang mau baca wkww

Ikutan ahhhh:
Sebagai orang yang baru 2 tahun kerja, umur 26, udah dapet ~34 jt gapok per bulan belum komisi padahal masih staff doang, gue setuju banget.

Sumbernya? Harvard + 3 tahun pengalaman kerja di headhunter/recruitment agency, jadi tau kerjaan apa aja demand apa aja di industri yg bikin orang gajinya gede gede ya pdhl pegawai 😁.

Gue mau elaborasi dikit 3 poin ini:

Cari yang market butuhkan,
Do what you need to do, not what you want
Don’t be cheap (re invest yg bisa bikin nambah gacor wkwk)

Gas baca 👇👇👇

[Tech with Mak @techNmak]

There are 2 career paths in AI right now:

The API Caller: Knows how to use an API. (Low leverage, first to be automated, $150k salary).

The Architect: Knows how to build the API. (High leverage, builds the tools, $500k+ salary).

Bootcamps train you to be an API Caller. This free 17-video Stanford course trains you to be an Architect.

It's CS336: Language Modeling from Scratch.

The syllabus is pure signal, no noise: 
➡️ Data Collection & Curation (Lec 13-14)
➡️ Building Transformers & MoE (Lec 3-4)
➡️ Making it fast (Lec 5-8: GPUs, Kernels, Parallelism)
➡️ Making it work (Lec 10: Inference)
➡️ Making it smart (Lec 15-17: Alignment & RL)

Choose your path.

(I will put the playlist in the comments.)

♻️ Repost to save someone $$$ and a lot of confusion.
✔️ You can follow @techNmak, for more insights.

[Akshay Shinde @ConsciousRide]

As an AI engineer.

Please learn:

- Python proficiency with NumPy, Pandas & PyTorch/TensorFlow
- Data preprocessing, feature engineering & EDA
- Model evaluation, cross-validation & bias-variance tradeoff
- Transformers, attention mechanisms & LLMs
- Prompt engineering, RAG & fine-tuning techniques
- Vector databases & embeddings (Pinecone, FAISS, Chroma)
- MLOps – experiment tracking, model serving, monitoring (MLflow, BentoML, LangChain)
- Evaluation metrics, hallucination detection & safety/alignment

All very important topics.

[Rio Rinaldi @udenrio]

Feeling stupid = u are actually learning.

[Bhaguz Hernawan @bhaguz_403]

Apple Developer Institute resmi hadir di Indonesia! 😍

Apple dan pemerintah Indonesia baru saja meresmikan Apple Developer Institute. Gak cuman 1 tempat tetapi langsung di beberapa lokasi! 😎
Yaitu di Surabaya, Tangerang, Batam, dan Jakarta.

Apple Developer Institute adalah kelanjutan dari upaya berkesinambungan Apple dalam mendukung developer, wirausahawan, dan pelajar untuk memulai karier di industri teknologi Indonesia yang terus berkembang.

Btw, sebelumnya Apple juga sudah mendirikan Apple Developer Academy di Indonesia sejak 2018.

Nah Apple Developer Institute ini program pembelajaran dengan topik yang lebih khusus dan spesifik.

Kita bahas di tweet berikutnya 👇🏽