Antithesis, una startup que ha pasado más de cinco años en modo oculto, ha desarrollado una plataforma de pruebas autónomas deterministas de software.
La tecnología se desarrolló inicialmente mientras creaban su anterior empresa, FoundationDB, una base de datos distribuida con transacciones ACID.
Antithesis se ha asociado con organizaciones como MongoDB y la Fundación Ethereum para llevar esta capacidad de prueba a otras empresas y pretende acortar el tiempo que transcurre entre la introducción de un error y su descubrimiento mediante la comprobación continua de las compilaciones de software.
La conversación toca múltiples temas del desarrollo de software, como los "ingenieros 10x", los retos de la medición de la productividad y la importancia de la experiencia temprana en programación.
También analiza el impacto potencial de herramientas como Antithesis en las pruebas de software y explora los conceptos de determinismo y detección de errores en el desarrollo de software.
El debate abarca una amplia gama de temas relacionados con los modelos de IA, como la cascada estable, los requisitos de VRAM y la comparación del rendimiento de distintos modelos.
También se abordan cuestiones jurídicas relacionadas con las licencias de software y las limitaciones en la generación de imágenes.
Se exploran aplicaciones prácticas, fuentes de datos de entrenamiento y el posible desarrollo de un códec de vídeo rápido basado en IA.
Fly.io, un nuevo proveedor de nube pública, ofrece ahora GPU para cargas de trabajo de IA, lo que permite un procesamiento más rápido de las tareas de IA.
Proporcionan GPU de calidad industrial que pueden acoplarse a las aplicaciones y ofrecen infraestructura de GPU en múltiples regiones de todo el mundo.
Los usuarios pueden escalar su uso de la GPU en función de la demanda y sólo pagan por el tiempo de GPU cuando lo necesitan, con descuentos disponibles para instancias reservadas y hosts dedicados.
El autor describe sus esfuerzos por abrir y convertir la propuesta original de 1990 de Tim Berners-Lee sobre la World Wide Web, enfrentándose a problemas de formato y a la falta de diagramas al utilizar distintos programas informáticos.
Emulan un Macintosh de la época de 1990 para ver el documento y hacer ajustes para alinearlo con el original, y luego suben la versión modificada a GitHub para su conservación.
En el blog también se habla de la inactividad del proyecto StarOffice y de la confusión que crea con LibreOffice, así como de temas diversos como los ordenadores antiguos, los juegos retro y el resurgimiento de sitios web antiguos.
Los usuarios discuten los retos y problemas de compatibilidad que plantea la apertura y conversión de documentos antiguos de Word.
Se hacen sugerencias, incluyendo el uso de emuladores, software alternativo como LibreOffice, y la conversión de archivos a PDF.
La conversación pone de relieve la preocupación por la conservación de los documentos digitales y la importancia de los formatos de archivo abiertos y fácilmente reproducibles.
Andrej Karpathy, conocido investigador de IA, ha abandonado OpenAI, lo que plantea interrogantes sobre el impacto en los recursos educativos de OpenAI.
OpenAI está trabajando en GPT-4, un nuevo modelo lingüístico de IA, con debates sobre las limitaciones y el potencial de este tipo de modelos.
Hay escepticismo ante el ChatGPT de OpenAI y la idea de tecnócratas en puestos de gobierno.
Se mencionan brevemente las aportaciones de Karpathy a la IA y los retos a los que se enfrentan empresas como Xerox.
También se analiza la tecnología Lidar y las comparaciones entre Tesla y Mercedes en cuanto a capacidades de conducción autónoma.
OpenAI está realizando pruebas con una función de memoria para ChatGPT, que permite a la IA recordar información de conversaciones anteriores.
Los usuarios tienen la capacidad de controlar la memoria de ChatGPT y pueden elegir activarla o desactivarla según sea necesario.
La función de memoria está diseñada para mejorar las conversaciones futuras permitiendo a ChatGPT recordar detalles importantes, y esta característica se está ampliando a otros modelos de GPT para personalizar las recomendaciones en función de las preferencias del usuario.
El hilo de debate se centra en varios aspectos de ChatGPT de OpenAI, incluidas sus características, capacidades y limitaciones.
Los usuarios comparten sus experiencias, frustraciones y sugerencias de mejora.
Los temas de debate incluyen la herramienta "bio", los modelos basados en la memoria, la codificación perezosa, la generación de código, la parcialidad y la retención de conocimientos, la funcionalidad de búsqueda, la organización y la memoria en las conversaciones, y el uso de ChatGPT para diferentes tareas.
El tutorial cubre diferentes técnicas para centrar elementos en CSS, como márgenes automáticos, fit-content, margin-inline, Flexbox, diseño posicionado y CSS Grid.
Destaca el uso de propiedades lógicas para la internacionalización y proporciona ejemplos y consideraciones para cada método.
El artículo subraya la importancia de conocer bien el CSS y anima a los lectores a seguir un curso completo de CSS.
El artículo y el debate giran en torno a las dificultades y frustraciones de centrar elementos en CSS.
Algunos participantes sostienen que el SOC ofrece formas de lograr el centrado, mientras que otros expresan su insatisfacción por su complejidad y limitaciones.
La conversación también aborda la compatibilidad de los navegadores, la evolución de las tecnologías de desarrollo web y las ventajas de la plataforma web en términos de diseño y compatibilidad.
Las personas sin conocimientos técnicos pueden hacer valiosas aportaciones a los proyectos de código abierto mediante tareas como documentación, localización, marketing, pruebas y gestión de la comunidad.
Estas contribuciones no relacionadas con el código son esenciales para el éxito de los proyectos de código abierto, ya que ayudan a los usuarios a entender y utilizar el código.
El artículo destaca las oportunidades de participar en el código abierto para personas de todos los niveles y explica cómo las contribuciones no relacionadas con el código pueden beneficiar la carrera profesional. También ofrece consejos a los responsables de mantenimiento sobre cómo animar y apreciar a los colaboradores sin código.
Las contribuciones no relacionadas con el código, especialmente la documentación, desempeñan un papel crucial en el éxito y el crecimiento de los proyectos de código abierto.
La participación de personas no técnicas y el impacto de los colaboradores no desarrolladores son factores importantes en la dinámica de los proyectos.
La participación activa de los no codificadores en proyectos como Mastodon puede impulsar su crecimiento y éxito.
El texto ofrece resúmenes de fragmentos de código y estilos que se encuentran en las páginas web, abarcando temas como estilos, fondos, JavaScript, cookies y manipulación de URL.
Ofrece información sobre cómo habilitar características y funcionalidades en las páginas web.
Se menciona la historia de las páginas web y cómo manipular las URL.
El artículo "Dominar la programación" recibe comentarios positivos por sus ideas sobre hábitos de programación eficaces, incluidos los retos que plantea la evolución de la jerga y la simplificación de conceptos complejos.
Se debaten las sugerencias de Kent Beck y el fracaso del Sistema Integral de Compensación (C3) de Chrysler en relación con los principios de la Programación Extrema (XP).
La conversación también evalúa los éxitos y fracasos de las prácticas XP y la metodología Agile, así como el concepto de "You Ain't Gonna Need It" (YAGNI) y la credibilidad de Kent Beck y Bob Martin como ingenieros de software.
La escritura a mano tiene un impacto significativo en la conectividad cerebral, ya que implica una mayor actividad cerebral y zonas más amplias del cerebro en comparación con la mecanografía.
Se utilizaron grabaciones de EEG para analizar la actividad cerebral durante las tareas de escritura a mano y a máquina.
El estudio destaca la importancia de la práctica de la escritura a mano en un entorno de aprendizaje y concluye que no debe sustituirse por la mecanografía en la enseñanza.
La comunidad de Hacker News mantiene un animado debate sobre la eficacia de la escritura a mano frente a la mecanografía para retener información.
Los argumentos de ambos lados del debate sugieren que mecanografiar es más eficaz, mientras que escribir a mano favorece la absorción y la retención.
Las preferencias personales, los requisitos de la organización y los objetivos de aprendizaje son factores que influyen en la elección entre escribir o mecanografiar notas.
Nvidia ha lanzado una primera versión de Chat with RTX, un chatbot de IA que puede ejecutarse en el PC de un usuario.
El chatbot es capaz de analizar vídeos de YouTube, buscar documentos locales y resumir información.
Aunque tiene algunos fallos y limitaciones, la aplicación tiene potencial para la investigación y el análisis de datos, ofreciendo una alternativa a los chatbots basados en la nube para el análisis de archivos personales.
Nvidia ha creado un chatbot de IA llamado Chat with RTX que funciona localmente en el PC del usuario para ofrecer tiempos de respuesta más rápidos.
El chatbot sirve como demostración técnica de TensorRT-LLM, un marco que optimiza el tiempo de inferencia para LLM en tarjetas Nvidia.
Los usuarios comparan Chat con RTX con Dr. Sbaitso, una aplicación de psicología de IA de los años 90, y debaten sobre las limitaciones de las primeras tecnologías de IA.
Los debates giran en torno a la nostalgia de marcos de actualización de software como Sparkle para macOS y el deseo de una experiencia de usuario más ágil en el software nativo descargable.
También se mencionan Adium, Homebrew y procesos de actualización alternativos para Windows.
La conversación también aborda el declive del software que proporciona una única interfaz para múltiples redes de chat y el potencial de Matrix como plataforma federada.
Las empresas de aplicaciones de citas como Match Group y Bumble se enfrentan a retos a medida que bajan sus cotizaciones bursátiles y luchan por atraer a los usuarios de la Generación Z.
El modelo de negocio de las aplicaciones de citas se enfrenta a una paradoja, ya que su éxito depende de que los usuarios encuentren el amor y abandonen la aplicación, mientras que su objetivo es ganar dinero con los usuarios.
Algunos usuarios sostienen que las aplicaciones de citas han empeorado, ya que dan prioridad a ganar dinero antes que a encontrar pareja, lo que puede deberse a estrategias monopolísticas y a una selección adversa en el mercado.
Entre las posibles soluciones para mejorar la experiencia de los usuarios figuran ofrecerles más información e implantar sistemas de clasificación.
La conversación abarca una amplia gama de temas relacionados con las aplicaciones de citas, incluidos los retos, la transparencia, el rechazo y el deseo de vivir experiencias espontáneas.
Explora los debates sobre el atractivo, los socios de la IA, el compromiso de los usuarios y el declive de las citas.
Se debaten las limitaciones e inconvenientes de las aplicaciones de citas, junto con posibles soluciones como la regulación o los sistemas sin ánimo de lucro.