This is my very interesting podcastSigge och Musse – två gröna björnar med mer entusiasm än kompetens – guidar dig genom Claude Code, hooks och AI-kodning. Från en grotta. Med smoothies.
Hosted on Acast. See acast.com/privacy (https://acast.com/privacy) for more information.
Vad är en embedding? – Laxen som inte visste att den var en fisk
Sigge har ritat lax och honung på whiteboarden, så nära att prickarna nuddar. En björns två stora kärlekar måste ju bo bredvid varandra. Musse har mätt det och säger bara att laxen inte vet att den är en fisk.
Ruta tre på whiteboarden är embeddings. Förra gången blev texten bitar med nummer. Men ett nummer är bara en plats i en lista, så hur kan det veta vad en lax är? Det vet det inte. Numret pekar ut en rad tal som skrevs under träningen, och de talen är en plats i en rymd med tusentals riktningar. Den får inte plats på whiteboarden. Den får knappt plats i Sigges igelkott. Ord som brukar stå i samma sällskap hamnar nära varandra, och nära betyder att de pekar åt samma håll.
Sigge kallar det ide-bäddning: varje ord har ett vinteride. Musse ger honom en femma på Hmmmm-metern. Han har nämligen rätt av fel skäl.
Sedan Björnen i koden: grannar. En gratis modell på datorn, utan konto och nyckel, svarar var orden bor. Vilka ord ligger närmast lax? Ligger honungen nära laxen? Och vad händer när laxen får en älv att simma i? Dessutom: varför Sigges mod i Claude Code inte förstår vad "allt" betyder, varför sökverktyget letar efter mönster och inte efter betydelse, och vad filmjölk, grottans regelfil och ett körfält har gemensamt.
I avsnittet: varför ett token-nummer inte betyder något. Tabellen som lärs in under träningen. 1 024 tal per ord. Att känna ett ord på sällskapet det håller. Närhet som riktning. Ord med två betydelser. Sökverktyget i Claude Code. Varför Anthropic inte erbjuder någon egen embeddingmodell. Grannar, att köra själv.
Björnen i koden: ett litet Python-skript som mäter vilka ord som ligger nära varandra, med en gratis lokal modell. Finns i klartext på hooklinecoder.se.
Hosted on Acast. See acast.com/privacy (https://acast.com/privacy) for more information.
8 Oct 2026
Vad är en token? – Honungen får en form
I två säsonger har Sigge och Musse betalat för tokens i honung. Nu tittar Musse på en för första gången. Han skriver kontextkommandot i Claude Code och ser färgade rutor och tal. Talen säger hur många, aldrig vilka.
Ruta två på whiteboarden är tokenisering. Innan nätverket ser något hackas texten i bitar, och varje bit får ett nummer ur en lista som gjordes innan träningen. Varför bitar och inte hela ord eller enskilda bokstäver? Och hur väljs bitarna? Med ett komprimeringsknep från 1994, där man slår ihop det par som oftast står bredvid varandra. Sigge har redan ett eget ord för det: blåbanan. Bitarna följer inte vad orden betyder, bara vad som är vanligt. Ungefär som en lax hos fiskhandlaren.
Sedan Björnen i koden: tokenjakten. Musse låter Claude Code fråga Claude om ett ord i taget och läser vad varje ord kostar. Sigge har gissat i förväg. Är "björn" dyrare än "bear"? Kostar svenska mer? Och vad kostar ett ord som inte finns? Dessutom: varför samma text blev ungefär trettio procent fler tokens när Claude bytte tokeniserare, varför björnen aldrig har sett en bokstav, och om man borde skriva sin regelfil på engelska.
Honungsboken får sitt första ord på sidan "tokens". Det är inget tal.
I avsnittet: vad en tokeniserare gör. Varför bitar och inte ord. Byte pair encoding på björnsvenska. Varför tokens är dolda. Tumreglerna 3,5 och 4 tecken. Claudes nya tokeniserare. Kontextkommandot i Claude Code. Vad som faktiskt kostar i ett långt samtal. Tokenjakten, att köra själv.
Björnen i koden: ett litet skript som mäter vad ett ord kostar i tokens, med din vanliga Claude Code-inloggning och utan API-nyckel. Finns i klartext på hooklinecoder.se.
Hosted on Acast. See acast.com/privacy (https://acast.com/privacy) for more information.
28 Sept 2026
Lager på lager – Är Bengt ett neuralt nätverk?
I två säsonger har Sigge och Musse sagt att tokens är honung, att kontextfönstret är en grotta och att minnet är en bok. I finalen frågade Sigge vad en token faktiskt är, och Musse svarade för första gången "Jag vet inte". Säsong tre går in under pälsen, med ett begrepp per avsnitt och kortare avsnitt. De lär sig samtidigt som ni.
Ruta ett på whiteboarden är neurala nätverk. Sigge har ringat in den tre gånger och stavat fel en gång. Musse har läst i tre veckor och förstår en sak: en enda nod. Den tar emot tal, väger dem, lägger ihop dem och skickar vidare. Men en ensam nod kan inte ens lösa Sigges frukostproblem (smoothie eller honung, men inte båda). Det krävs ett lager till, ett som ingen ser utifrån. Och plötsligt betyder Sigges nya tröja nummer fjorton något.
Sedan: vem ställer in vikterna? Ingen. Man går baklänges från felet, tusen små steg, som en lax som hittar hem utan karta. Musse berättar om när Anthropic tittade in i sin egen modell och hittade en bro. Och Sigge undrar om Bengt är ett neuralt nätverk. Svaret är nej, men av ett bättre skäl än han tror.
I avsnittet: vad en nod gör. Vikter och bias, och varför nätverket inte är neutralt. XOR, och varför ett streck inte räcker. Det dolda lagret. Bakåtpropagering. Golden Gate-bron inuti en modell. Varför vikterna står still när du pratar med Claude, och vad som ändras i stället. Ett nätverk på tretton tal som ni kan köra själva.
Björnen i koden: ett litet neuralt nätverk i ren Python som lär sig "antingen eller", bredvid en ensam nod som inte klarar det. Finns i klartext på hooklinecoder.se.
Hosted on Acast. See acast.com/privacy (https://acast.com/privacy) for more information.
Reach and audience
Public platform figures. Ratings count people who left a rating, not total listeners.
Spotify
5.0 / 5
2 ratings
Contact Hook, Line & Coder
Guest appearances
Does not typically book guests
Based on episode analysis; this does not confirm that the show is currently accepting guests.
Host of Hook, Line & Coder?
Claim your podcast to manage its listing and keep your show details accurate.
Pod Engine is an independent podcast discovery and analytics service and is not affiliated with or endorsed by this podcast. Artwork and show content belong to their owners. Full legal notice.
Explore this show Podcast research with Pod Engine
