Debate continuo sobre el control de los usuarios sobre sus datos, el impacto de los permisos de las aplicaciones y la necesidad de transparencia y responsabilidad por parte de los desarrolladores de aplicaciones y los fabricantes de dispositivos.
Preocupación por la privacidad y la autonomía del usuario, y por la posibilidad de nuevos desarrollos en el futuro.
Debates sobre la implantación de la localización regional en la App Store, insatisfacción con el sistema actual y sugerencias de soluciones alternativas.
PEP 703, si es aceptado, podría llevar a la eliminación del Bloqueo Global del Intérprete (GIL) en CPython, ofreciendo un paralelismo y rendimiento mejorados.
La transición a un Python sin GIL requeriría reconstruir y actualizar las extensiones C-API, lo que podría suponer un gran esfuerzo para las bases de código que dependen en gran medida de ellas.
Facebook (Meta) se ha comprometido a invertir años de ingeniería en mejorar el intérprete de Python y hacer posible desactivar el GIL.
A los ingenieros de software a menudo les disgusta trabajar con código, especialmente con código escrito por otros. Prefieren proyectos nuevos que requieran un mantenimiento y una resolución de problemas mínimos.
Stack Overflow es un recurso popular para encontrar soluciones de código sin un análisis exhaustivo del mismo.
Los ingenieros sénior dan prioridad a minimizar el código innecesario y eliminar el existente, ya que entienden que el código conlleva mantenimiento y riesgo. Abogan por mejorar y reutilizar el código existente en lugar de crear nuevas soluciones.
A los ingenieros de software a menudo les disgusta trabajar con código existente porque puede ser complejo y difícil de entender.
Es importante encontrar un equilibrio entre escribir código nuevo y trabajar con el existente, teniendo en cuenta los costes previstos de mantener el código existente y los beneficios potenciales de una reconstrucción.
Los buenos ingenieros deben sentirse orgullosos de su trabajo, esforzarse por conseguir un código limpio y fácil de mantener, y comprender los beneficios a largo plazo de escribir código de calidad.
Se critica a Langchain por intentar resolver problemas sobre bases técnicas que no son adecuadas.
Los usuarios encuentran que los avisos personalizados y el ajuste de avisos requeridos para cada función en Langchain no son reutilizables y dan como resultado un resultado inferior.
Muchos desarrolladores han encontrado más eficiente construir sus propias soluciones usando métodos y librerías más simples, en lugar de usar las abstracciones de Langchain.
El autor explica por qué dejaron de comprar portátiles nuevos y, en su lugar, pasaron a utilizar una máquina de segunda mano de 2006 que les costó bastante menos dinero.
No comprar portátiles nuevos no sólo ahorra dinero, sino que también reduce el consumo de recursos y la destrucción del medio ambiente asociada a la producción de portátiles.
El autor da consejos sobre cómo hacer que un portátil viejo funcione como uno nuevo utilizando software de bajo consumo y sustituyendo el disco duro por una unidad de estado sólido.
Este post titulado "Aprende electrónica practicando" está dirigido a las personas interesadas en aprender electrónica a través de la práctica.
El post ofrece un enfoque práctico para aprender electrónica, que resulta especialmente útil para los principiantes que se inician en este campo.
Los lectores pueden esperar obtener valiosos conocimientos y habilidades en electrónica a través de la guía paso a paso y los ejemplos prácticos proporcionados en este post.
PdfGptIndexer es una herramienta que ayuda a encontrar y buscar rápidamente información en documentos PDF utilizando modelos avanzados de IA.
Utiliza bibliotecas como Textract, Transformers, Langchain y FAISS para procesar y almacenar los datos de texto de forma compacta y eficiente.
El almacenamiento local de las incrustaciones de texto acelera el proceso de recuperación, permite el acceso sin conexión, ahorra recursos informáticos y permite trabajar con grandes conjuntos de datos.
Los usuarios se sienten frustrados por la necesidad de utilizar OpenAI o servicios en la nube para aplicaciones similares.
El enfoque por defecto para estas aplicaciones debería ser primero local, con la opción de utilizar servicios en la nube si se desea.
Hay opciones alternativas disponibles, como la ejecución local de LLM, que pueden proporcionar una funcionalidad similar sin necesidad de servicios en la nube.
Algunos usuarios están interesados en ejecutar LLMs localmente en su propio hardware, pero buscan orientación sobre cómo hacerlo de forma efectiva.
Las políticas de precios y uso de datos de OpenAI preocupan a algunos usuarios, que exploran opciones alternativas por motivos de privacidad.
Existen varias herramientas y bibliotecas de código abierto para crear y personalizar LLM, como txtai y ChatGPT.
Los usuarios buscan soluciones que les permitan buscar y acceder a la información de sus propios documentos y datos.
Existe un debate sobre las implicaciones para la privacidad del uso de modelos de IA y servicios en la nube, especialmente para datos personales y sensibles.
Algunos usuarios están interesados en certificaciones y cualificaciones relacionadas con los modelos y tecnologías de IA, mientras que otros no les ven valor.
Existen opciones competidoras y startups en el campo del ajuste fino y la búsqueda vectorial que ofrecen alternativas a OpenAI.
Los usuarios están debatiendo las ventajas y limitaciones de distintos modelos de incrustación, como GPT-2, GPT-4 e incrustaciones personalizadas.
Los usuarios también están explorando el uso de otras herramientas y bibliotecas, como Milvus, Quickwit y Pinecone, para el almacenamiento y la búsqueda de vectores.
Existe interés por utilizar modelos de IA para buscar y analizar datos personales, como correos electrónicos y registros de chat.
Se destaca la importancia de la privacidad y la seguridad de los datos, con preocupación por el acceso de terceros a información personal y sensible.
Los usuarios están interesados en encontrar versiones alojadas y servicios que ofrezcan capacidades de IA para el análisis y la recuperación de datos.
Se debaten los posibles casos de uso de la indexación y búsqueda de datos mediante modelos de IA, como la organización de notas, la recuperación de información y la generación de resúmenes.
Se debate sobre la eficacia y fiabilidad de distintos modelos e incrustaciones de IA, como GPT-2, GPT-4 y otros.
Los usuarios comparten sus experiencias y recomendaciones para ejecutar modelos de IA localmente en distintas configuraciones de hardware, como los Mac Intel.
Se destaca la disponibilidad de alternativas y bibliotecas de código abierto, como privateGPT y vlite.
Se discuten las ventajas de utilizar modelos de IA para la búsqueda de documentos y la gestión del conocimiento personal, incluidas las capacidades mejoradas de recuperación y resumen.
Se plantea la preocupación por el mal uso y el abuso potencial de los modelos de IA, incluida la información médica y la violación de la privacidad.
Algunos usuarios expresan su frustración por la falta de documentación e información sobre los requisitos de hardware y los parámetros de rendimiento de los modelos de IA.
Los usuarios comparten sus experiencias con diferentes herramientas y enfoques para utilizar modelos de IA, como servicios que permiten interacciones privadas con documentos e incrustaciones.
MyHouse.wad, un mod de Doom II, está siendo aclamado como el mejor juego de terror del año por sus seguidores de culto. El mod introduce nuevas tecnologías y funciones que antes se consideraban imposibles en Doom II.
El mod fue creado por un misterioso usuario llamado Veddge, que dejó mensajes crípticos y desapareció poco después de publicarlo. Esto desató un frenesí entre los jugadores, ansiosos por descubrir los secretos del mod y su conexión con las experiencias personales de Veddge.
La inquietante atmósfera del juego y su alucinante jugabilidad lo convierten en una experiencia de terror única e inolvidable que ha cosechado elogios tanto de jugadores como de profesionales del sector, entre ellos el diseñador de Doom John Romero y el escritor Mark Danielewski.
La publicidad digital está llena de estafas y prácticas engañosas, con múltiples capas de engaño apiladas unas sobre otras.
Los anuncios basados en datos, que afirman utilizar información personal para orientar los anuncios con precisión, a menudo fallan en su orientación y bombardean a las personas con anuncios irrelevantes.
Las empresas tecnológicas disponen de ingentes cantidades de datos sobre los usuarios, pero sus algoritmos no son lo bastante sofisticados como para hacer predicciones precisas o proporcionar información significativa a los anunciantes. Como resultado, a los anunciantes se les vende una falsa promesa y acaban con campañas publicitarias ineficaces.
El autor sostiene que la publicidad basada en datos es una estafa y cuestiona la eficacia de los anuncios segmentados y los algoritmos.
Destaca la desconexión entre los anunciantes y su público objetivo y sugiere que la industria publicitaria se centra en vender servicios en lugar de impulsar las ventas.
El autor subraya la importancia de cuestionar la eficacia de la publicidad basada en datos y la necesidad de realizar pruebas y análisis más rigurosos.