دلتا هو عارض تمييز بناء الجملة مصمم لتحسين قابلية قراءة مخرجات Git وdiff وgrep وblame، ويتكامل بشكل جيد مع أدوات مثل ripgrep وbat. يقدر المستخدمون دلتا لقراءته المحسنة للفرق وميزاته القابلة للتكوين، مثل تجنب قطع السطور ودعم اكتشاف الثيمات، على الرغم من أن البعض يجدونه مزدحمًا بصريًا مقارنةً بالفرق القياسي لـ Git. غالبًا ما يُقارن دلتا بأدوات مثل difftastic وdiff-so-fancy، مع قدرات تكامل ملحوظة مع Magit وLazygit، مما يجعله خيارًا مفضلًا لبعض المستخدمين في العمليات اليومية على الطرفية.
غادر مطور برمجيات سابق في جوجل الشركة بعد أربع سنوات بسبب عدم الرضا عن عملية الترقية، التي كانت تُعتبر محبطة وغير شخصية. واجه المطور تحديات مثل إلغاء المشاريع بشكل متكرر وقرارات الإدارة التي أعاقت التقدم الوظيفي، مما أدى إلى إدراك أن العلاقة مع جوجل كانت تجارية أكثر منها شخصية. مستوحى من مجتمع Indie Hackers، قرر المطور متابعة ريادة الأعمال، ساعيًا إلى الحرية لاستكشاف مشاريع متنوعة وبدء شركة شخصية.
انتقل مطور سابق في جوجل من الحياة المهنية في الشركات إلى ريادة الأعمال، حيث واجه في البداية صعوبات قبل أن يحقق النجاح مع TinyPilot، وهي شركة برمجيات حققت في النهاية ربحًا قدره 225 ألف دولار.
تسلط الرواية الضوء على التحديات الشائعة في ريادة الأعمال، مثل معدل الفشل العالي للشركات الناشئة وأهمية العثور على توافق بين المنتج والسوق، خاصة في الشركات الممولة ذاتيًا (المعتمدة على التمويل الذاتي).
تنتقد القصة أيضًا أنظمة الترقية في الشركات وتسلط الض وء على القضايا الاقتصادية الأوسع التي تؤثر على الطبقة العاملة، مع التأكيد على قيمة الاستقلالية على المكاسب المالية.
في الولايات المتحدة، يُسمح قانونيًا للشرطة باستخدام الخداع أثناء الاستجوابات، مما أدى إلى اعترافات كاذبة وإدانات خاطئة، كما هو الحال في قضية تيد برادفورد.
بينما حظرت بعض الولايات الكذب على القاصرين، هناك دفع نحو حظر أوسع على أساليب الاستجواب الخادعة، حيث تدرس ولاية واشنطن مشروع قانون لجعل مثل هذه التصريحات غير مقبولة في المحكمة.
يجادل منتقدو الخداع بأنه يقوض الثقة، وقد اعتمدت بعض الدول طرقًا بديلة تركز على بناء العلاقة أثناء الاستجوابات.
ميرجراف هو محرك دمج مدرك للتركيب اللغوي مخصص لـ Git، يهدف إلى تحسين دمج الأكواد من خلال فهم تركيب لغات البرمجة.
يستخدم Tree-sitter للتحليل وGumTree للمطابقة، على الرغم من أن بعض المستخدمين يبلغون عن مشاكل في دقة هذه الأدوات في تحليل ومطابقة الشيفرة.
هناك اهتمام بتوسيع دعم اللغات في Mergiraf واستكشاف بدائل مثل النهج المستندة إلى Dijkstra والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتحسين الدمج، خاصة في لغات مثل بايثون.
تعاونت شركة أنثروبيك مع بالانتير وAWS لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي كلود الخاصة بها في وكالات الاستخبارات والدفاع الأمريكية، مما أثار مخاوف أخلاقية.
يجادل النقاد بأن هذه الشراكة تتناقض مع الصورة التي تركز على السلامة لشركة Anthropic، حيث تتضمن معالجة بيانات سرية المستوى داخل نظام Palantir المعتمد للدفاع.
تسلط الشراكة الضوء على اتجاه شركات الذكاء الاصطناعي نحو السعي للحصول على عقود دفاعية، مما يثير القلق بشأن دور الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العسكرية وإمكانية نشر معلومات مضللة.
كلود AI تتعاون مع بالانتير لمعالجة البيانات السرية الحكومية، مستفيدة من خ برة بالانتير في التعامل مع المعلومات الحساسة لصالح مجتمع الاستخبارات الأمريكي.
يركز التعاون على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وتحديد الأنماط، وتبسيط مراجعات الوثائق، مما يعزز الكفاءة في معالجة البيانات.
تثير هذه الشراكة مخاوف بشأن التأثير المحتمل على الديمقراطية بسبب العلاقة الوثيقة بين الحكومة والمصالح التجارية، مما يبرز التأثير الأوسع لوكالات الاستخبارات على التكنولوجيا والمجتمع.
استخدمت عالمة الفيروسات بيتا هالاسي فيروسات نمت في المختبر لعلاج سرطان الثدي الخاص بها، مما أثار تساؤلات أخلاقية حول التجارب الذاتية.
استخدام هالاسي للعلاج الفيروسي الموجه للأورام (OVT) باستخدام فيروسات الحصبة والالتهاب الفموي الحويصلي أدى إلى تقلص ورمها، وظلت خالية من السرطان لمدة أربع سنوات.
بينما تسلط حالتها الضوء على إمكانات OVT، يحذر الخبراء من العلاج الذاتي بسبب القضايا الأخلاقية وخطر الترويج لأساليب غير مثبتة.
html-to-markdown" هو أداة تم تطويرها بواسطة يوهانس كوفمان لتحويل HTML المعقد إلى Markdown، وهي الآن في نسختها الثانية ومتاحة كحزمة Golang أو واجهة سطر الأوامر (CLI).
يُلاحظ أن الأداة تتميز بدقتها العالية في التعامل مع المواقع الإلكترونية بالكامل وتُشيد بإمكانياتها التطبيقية، بما في ذلك تحسين تجارب القراءة على كيندل وتوفير البيانات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
شارك المستخدمون تجاربهم واقترحوا تحسينات، مثل إزالة التكرار باستخدام n-gram، ويرحب المشروع بالمساهمات والتعليقات حول الحالات الحديّة.
في عام 2024، أطلقت شركة آبل تطبيق Math Notes، وهو تطبيق يجمع بين تدوين الملاحظات التقليدية ووظائف الآلة الحاسبة المتقدمة، بهدف جعل الرياضيات المعقدة أكثر سهولة.
يتميز التطبيق بالتعرف على الكتابة اليدوية والترميز ثنائي الأبعاد ولكنه يفتقر إلى التغذية الراجعة الفورية، والترميز القابل للتعريف من قبل المستخدم، والرسوم البيانية التفاعلية.
تُعتبر ملاحظات الرياضيات أداة محتملة للديمقراطية في حل المشكلات المعقدة، على غرار كيفية ثورة إكسل في الحسابات.
ميزة ملاحظات الرياضيات من آبل تثير نقاشات حول قابليتها للاستخدام، مع اقتراحات لعرض الرموز المعترف بها فوق المدخلات المكتوبة بخط اليد لتحقيق وضوح أفضل.
ينقسم المستخدمون حول تفاعلية الميزة، حيث يقدر البعض الحسابات التلقائية بينما يجد آخرون واجهة المستخدم مشتتة.
من المتوقع أن تتضمن التحديثات المستقبلية رسومًا بيانية حية ودعمًا لحساب التفاضل والتكامل المتقدم، حيث يسعى المستخدمون إلى مزيد من التحكم والتحسين في الميزة.
تقدم المقالة تقنية جديدة لعرض النصوص بدون استخدام أطلس نسيج عن طريق تخزين بيانات الخط مباشرة في الشادر المجزأ باستخدام ثوابت عددية. - تُمكّن هذه الطريقة من عرض النصوص بكفاءة في استدعاء رسم واحد، وهو مفيد بشكل خاص لرسائل التصحيح السريعة. - تم تنفيذ التقنية في وحدة الجزيرة، باستخدام الرسم المثيل والشادر لتعيين إحداثيات UV إلى خرائط البت للرموز لتسهيل طباعة رسائل التصحيح.
عرض النص بدون نسيج هو طريقة لعرض النصوص بدون استخدام النسيج التقليدي، وغالبًا ما تُستخدم لأغراض التصحيح ويمكن تنفيذها بسهولة على منصات مثل ShaderToy.
على الرغم من فائدته لبعض التطبيقات، إلا أنه غير مناسب لعرض النصوص بجودة عالية، حيث توفر التقنيات الحديثة مثل نص الحقل البعيد الموقع (SDF)، التي تستخدم أطلس النسيج، نتائج أفضل.
تتضمن المناقشة الموازنة بين الأداء عند استخدام وحدة معالجة الرسوميات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) لعرض النصوص، مع تسليط الضوء على كفاءة الطرق المختلفة.
مهندس الموظفين هو دور على مستوى رفيع يركز على توسيع المساهمات إلى ما هو أبعد من المهام الفردية، وغالبًا ما يؤثر على القرارات رفيعة المستوى ويوفر التوجيه الفني.
تشمل هذه الوظيفة توجيه المهندسين الآخرين والعمل كحلقة وصل بين الفرق التقنية والإدارة، دون تولي دور إداري.
اللقب شائع في شركات التكنولوجيا ويدل على مساهمات كبيرة، وخبرة تقنية، وقيادة داخل المنظمة.
SVDQuant هي تقنية جديدة لتكميم ما بعد التدريب لنماذج الانتشار، حيث تقلل الأوزان والتفعيلات إلى 4 بتات، مما يؤدي إلى تقليل كبير في الذاكرة والكمون. تحقق تسريعًا بمقدار 3 مرات على جهاز لابتوب بذاكرة 16 جيجابايت ومعالج رسومي 4090 مع الحفاظ على جودة بصرية عالية من خلال تقديم فرع منخفض الرتبة للتعامل مع تحديات التكميم. يعزز محرك الاستدلال Nunchaku الأداء من خلال دمج نوى الفروع منخفضة الرتبة ومنخفضة البتات، ويتفوق SVDQuant على الطرق التقليدية في محاذاة النص وجودة الصورة، ويتكامل بشكل جيد مع LoRA لضمان جودة صورة متسقة عبر الأنماط.
SVDQuant يقدم تقنية التكميم بـ 4 بت للنماذج التي تحتوي على 12 مليار معلمة، مما يتيح لها العمل بكفاءة على وحدات معالجة الرسوميات للمستهلكين، مثل 4090 بسعة 16 جيجابايت، مع زيادة في السرعة بمقدار ثلاثة أضعاف.
تستخدم هذه الابتكار من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تقنيات مثل امتصاص القيم الشاذة ودمج النواة، مما يحقق تقليلًا كبيرًا في الذاكرة وتحسينات في السرعة دون المساس بجودة الصورة.
تم التحقق من صحة الطريقة عبر نماذج ومقاييس مختلفة، مما يجعل النماذج الكبيرة أكثر قابلية للوصول على الأجهزة الاستهلاكية، مع الحفاظ على الأداء وتعزيز الكفاءة.
تقترح دراسة أن الذكريات قد لا تكون محصورة في الدماغ، مما يشير إلى إمكانية نقل المعلومات الوراثية بما يتجاوز الحمض النووي.
يتحدى هذا البحث النظرة التقليدية التي تقتصر على الخلايا العصبية في تشكيل الذاكرة، مشيرًا إلى أن أنواعًا أخرى من الخلايا قد تكون أيضًا قادرة على ترميز المعلومات.
تثير الدراسة أسئلة مثيرة للاهتمام حول ظواهر مثل غرائز الطيور المغردة وتجربة متلقي زراعة القلب لذكريات جديدة، على الرغم من أن هذه الادعاءات لا تزال موضع نقاش.
لا يقوم SQLite بإجراء فحوصات التحقق من المجموعات بشكل افتراضي، مما يعني أنه لا يمكنه اكتشاف تلف القرص، مما يجعله عرضة لمشاكل البيانات حتى من تغيير بسيط في بت واحد.
على الرغم من أن SQLite تستخدم التحقق من المجموعات (checksums) لإطارات تسجيل الكتابة المسبقة (WAL)، إلا أنها تتجاهل الإطارات التالفة دون إثارة أخطاء، مما قد يؤدي إلى تلف البيانات دون اكتشاف.
يمكن استخدام Checksum VFS Shim لإضافة وظيفة التحقق من المجموع، ولكنه يتطلب قيمة بايتات احتياطية تساوي بالضبط 8، مما يحد من توافقه مع بعض الامتدادات.
لا تقوم SQLite، مثل العديد من قواعد البيانات مثل PostgreSQL، بإجراء عمليات التحقق من المجموع الاختباري بشكل افتراضي، والتي تُستخدم لضمان سلامة البيانات.
بينما تحتوي قواعد البيانات مثل Oracle وSQL Server على عمليات التحقق من المجموعات التلقائية مفعلة بشكل افتراضي، يجب على مستخدمي SQLite أن يكونوا على دراية بهذا القيد، خاصة بالنسبة للبيانات الحرجة.
تؤكد المناقشة على أهمية فهم ميزات قواعد البيانات ودور المجموعات الاختبارية في الحفاظ على سلامة البيانات.