Code Llama es un modelo de lenguaje de codificación muy avanzado que puede generar código optimizado, lo que ha suscitado debates sobre sus posibles aplicaciones e implicaciones para la optimización del código y la generación de pull requests.
Se debate la importancia de comprender los números primos en los trabajos de ingeniería de software, al tiempo que surgen especulaciones sobre los métodos de formación y el tamaño del contexto de Code Llama.
Los debates abarcan el uso de GPU para ejecutar Code Llama localmente, los requisitos de hardware, las herramientas y los modelos para optimizar y mejorar el código. También se debate entre el uso de modelos de código abierto o el acceso a modelos de última generación a través de una API REST.
Se debaten el rendimiento y las licencias de un modelo llamado "Unnatural Code Llama", junto con las posibles repercusiones de los avances de la IA, como la seguridad laboral y el control humano.
Los participantes se muestran entusiasmados con la posibilidad de que los modelos lingüísticos revolucionen el sector, pero reconocen sus limitaciones, entre ellas la preocupación por la posibilidad de inflar el rendimiento mediante datos de entrenamiento.
Code Llama es un gran modelo de lenguaje (LLM) de última generación diseñado específicamente para tareas de codificación.
Puede generar código y lenguaje natural sobre el código basándose en indicaciones.
Code Llama tiene tres modelos: Code Llama (el modelo de código fundacional), Code Llama - Python (especializado para Python), y Code Llama - Instruct (perfeccionado para instrucciones en lenguaje natural).
En las pruebas comparativas, Code Llama superó a otros LLM disponibles públicamente en tareas de código.
Es compatible con los lenguajes de programación más populares y puede utilizarse para completar y depurar código.
Code Llama dispone de diferentes tamaños de modelos para satisfacer requisitos de latencia específicos.
Tiene el potencial de mejorar los flujos de trabajo de codificación y hacerla más accesible para los principiantes.
Code Llama se publica bajo una licencia comunitaria, y los usuarios deben adherirse a la política de uso aceptable.
El modelo ha sido sometido a evaluaciones de seguridad y se han tomado precauciones para mitigar los riesgos.
Se recomienda a los desarrolladores que evalúen el modelo utilizando parámetros de evaluación específicos del código y que realicen estudios de seguridad.
El objetivo es seguir desarrollando la IA generativa para la codificación aprovechando Llama 2 e inspirando a otros para que creen herramientas innovadoras.
Las directrices de Hacker News especifican los temas que interesarían a los hackers, excluyendo la política, el crimen, los deportes y los famosos.
Los títulos no deben alterarse, y la fuente original debe presentarse sin autopromoción.
En la sección de comentarios, se espera de los usuarios que sean educados, eviten la mordacidad y respondan a los argumentos en lugar de recurrir a los insultos. Debe evitarse el uso de mayúsculas para enfatizar y las insinuaciones astroturfistas. Las quejas sobre envíos inapropiados deben señalarse en lugar de discutirse en los comentarios.
Hacker News (HN) es una plataforma en la que se debaten diversos temas, como las directrices para comentar, los comentarios vacíos en Reddit y HN, las prácticas de moderación y el comportamiento de la comunidad.
Los usuarios expresan su frustración por el marcado y la limitación de tarifas en HN, así como por la ética de la limitación de tarifas y el shadowbanning.
Otros debates en HN giran en torno al papel del humor, las posibles actualizaciones de las directrices para el envío de enlaces, la moderación de las historias políticas y el declive de las "noticias de negocios".
Hugging Face, una startup de IA, ha conseguido 235 millones de dólares en financiación de serie D, con la participación de inversores notables como Salesforce y Nvidia.
La ronda de financiación ha duplicado la valoración de Hugging Face hasta los 4.500 millones de dólares desde mayo de 2022.
Hugging Face ofrece alojamiento de ciencia de datos y herramientas de desarrollo, incluido un centro de repositorio de código de IA, modelos y conjuntos de datos, así como aplicaciones web para aplicaciones impulsadas por IA.
La empresa ofrece bibliotecas y funcionalidades de pago como AutoTrain, Inference API e Infinity.
Hugging Face utilizará los fondos recaudados para ampliar su apoyo a la investigación, la empresa y las nuevas empresas.
Hugging Face, una plataforma de alojamiento de modelos de IA, ha recaudado recientemente 235 millones de dólares en financiación de inversores como Salesforce y Nvidia.
Los planes de futuro de la empresa incluyen la monetización de sus servicios, lo que ha suscitado preocupación por los riesgos para el ecosistema de la IA y la necesidad de reducir la dependencia de Hugging Face.
Se están debatiendo posibles estrategias de monetización, comparaciones con otras plataformas y la sostenibilidad de los recursos gratuitos.
Hay debates en torno al modelo de negocio de la venta de IA/ML y confusión sobre las ofertas de Hugging Face.
La empresa pretende utilizar la financiación para ampliar su equipo y seguir desarrollando su plataforma.
El autor presenta un método para eludir el cifrado BitLocker en un portátil Lenovo utilizando un analizador lógico de bajo coste.
Se explica la arquitectura de BitLocker y el almacenamiento de la clave de cifrado en el TPM.
Se detalla el proceso de captura y descodificación del intercambio TPM para recuperar la clave de cifrado, junto con las limitaciones del método y recomendaciones para mejorar la seguridad.
El debate se centra en las vulnerabilidades y limitaciones del cifrado Bitlocker de Microsoft en los portátiles Lenovo.
Los usuarios expresan su preocupación por la seguridad de los TPM y la posibilidad de que se produzcan ataques.
Los temas también incluyen la configuración predeterminada de Bitlocker, la importancia de las claves de recuperación de copias de seguridad y la viabilidad de interceptar claves de cifrado.
Se mencionan otros sistemas de cifrado como fTPM y LUKS.
El debate se centra en el tratamiento de la señal y los métodos de descodificación, así como en las limitaciones de utilizar un TPM discreto.
La conversación también aborda el cifrado basado en firmware de SSD, las certificaciones de hardware y los requisitos de TPM en sistemas operativos como Windows 11.
El consorcio Telomere-to-Telomere ha secuenciado y ensamblado con éxito la secuencia completa de un cromosoma Y humano, añadiendo nuevas secuencias y corrigiendo errores.
Este logro proporciona una secuencia de referencia completa de los 24 cromosomas humanos, lo que contribuye a la investigación genómica y al conocimiento de la variación genética y la evolución humanas.
El estudio pone de relieve la importancia de la representación exacta del complemento del cromosoma sexual en los genomas de referencia y revela las diferencias y variaciones genómicas entre individuos, contribuyendo a nuestra comprensión del cromosoma Y humano y de la diversidad genética.
Los científicos han logrado el hito de secuenciar el cromosoma Y humano, avanzando en nuestra comprensión de la genética humana y abriendo puertas a futuras investigaciones.
La secuenciación de los 24 cromosomas, incluido el cromosoma Y, ayudará a estudiar las variaciones genéticas, las enfermedades y su relación con los rasgos.
A pesar de este logro, la comprensión de la genética humana sigue siendo compleja debido a los múltiples factores que influyen en los rasgos y a los retos asociados a la asignación de diferencias genéticas a rasgos específicos mediante el aprendizaje automático.
Un graduado de secundaria ha desarrollado un servicio de sincronización para Obsidian.md, que ofrece una alternativa al servicio oficial de pago.
Aunque el servicio aún está en desarrollo y carece de algunas características, ofrece funciones básicas de sincronización.
El creador es consciente de las posibles violaciones de las condiciones del servicio y está dispuesto a eliminar el repositorio si es necesario. El servicio no pretende competir con la oferta oficial.
Los usuarios expresan su satisfacción y apoyo a Obsidian, una aplicación para tomar notas, comentando diversos aspectos como el servicio de sincronización, el precio, la interfaz de usuario y las opciones alternativas.
El CEO de Obsidian responde a los comentarios de los usuarios y anuncia las próximas mejoras de la aplicación.
Algunos usuarios sugieren abrir Obsidian y mencionan opciones de sincronización alternativas, mientras que otros tienen opiniones diversas sobre diferentes aspectos de las características de la aplicación.
El autor relata su experiencia de portar con éxito FreeBSD para ejecutarlo en el Monitor de Máquina Virtual Firecracker.
A pesar de los retos a los que se enfrentaron, consiguieron superarlos y avanzar significativamente en la optimización de FreeBSD para mejorar su tiempo de arranque en Firecracker.
El autor también menciona planes futuros, incluyendo separar el soporte de Xen y potencialmente portar Firecracker para ejecutarse en FreeBSD.
FreeBSD funciona con eficacia y rapidez en la plataforma micro-VM Firecracker.
Firecracker ofrece las ventajas de una máquina completa y un entorno de desarrollo eficaz.
El artículo explora el uso de gvisor e hipervisores, la optimización del kernel de Linux para ciclos de vida de máquinas virtuales de corta duración y los beneficios de tecnologías como Lambda y Firecracker en comparación con los métodos tradicionales.
Jacobin es una implementación de JVM basada en Go que puede ejecutar clases Java 17, ofreciendo una implementación de JVM más completa con un código claro y cohesionado.
A diferencia de otras implementaciones de JVM, Jacobin aprovecha la gestión de memoria integrada de Go y no incluye código de recolección de basura.
El proyecto se somete a numerosas pruebas, y el equipo de desarrollo tiene previsto ejecutar suites de prueba OpenJDK en el futuro.