AMD está adquiriendo Silo AI por $665 millones para fortalecer sus capacidades de software en inteligencia artificial y aprendizaje automático, áreas donde CUDA de NVIDIA ha sido dominante.
Silo AI tiene experiencia con grandes modelos de lenguaje (LLMs) en hardware de AMD, lo que se espera que mejore la pila de software de AMD y su posición competitiva.
La adquisición ha generado discusiones sobre su posible impacto en el ecosistema de startups europeo y el futuro de AMD en el mercado de la IA.
El nuevo cohete de carga pesada de Europa, Ariane 6, se lanzó con éxito desde la Guayana Francesa el 9 de julio de 2024, marcando su vuelo inaugural, VA262.
La demostración del lanzamiento mostró las capacidades del Ariane 6, incluyendo la colocación de satélites en órbita y la presentación de su nueva plataforma de lanzamiento construida por CNES.
Ariane 6, construida por ArianeGroup, significa una nueva era para la industria espacial europea, con su etapa superior demostrando capacidades de reinicio del motor y desorbitado seguro.
El nuevo cohete de carga pesada de Europa, Ariane 6, ha completado con éxito su vuelo inaugural, con el objetivo de proporcionar acceso independiente al espacio para los países europeos hasta la década de 2030.
A pesar de ser casi el doble de caro que el Falcon 9 de SpaceX, ambos cohetes tienen la capacidad de elevar 22 toneladas a la órbita baja de la Tierra.
Los planes futuros para Ariane Next/SALTO buscan lograr una eficiencia similar a la del Falcon 9 con un diseño reutilizable, aunque los críticos señalan que SpaceX se beneficia del apoyo de los contribuyentes y de las instalaciones militares/NASA, lo que complica las comparaciones directas de costos.
Zed, un producto de software, ya está disponible para su instalación en sistemas Linux.
Los usuarios pueden instalar Zed ejecutando un script de shell proporcionado mediante el comando: curl https://zed.dev/install.sh.
Este lanzamiento es significativo ya que amplía la disponibilidad de Zed para los usuarios de Linux, lo que potencialmente aumentará su base de usuarios y el compromiso de la comunidad.
Zed, un nuevo editor de texto para Linux, ha iniciado comparaciones con editores populares como VSCode, Neovim y Sublime Text.
Los usuarios elogian a Zed por su velocidad, sensación de aplicación nativa, características colaborativas y diseño de la interfaz de usuario, pero señalan problemas con la integración de Typescript y el control de versiones.
Se han planteado preocupaciones sobre el método de instalación de Zed y su posible monetización futura, lo que ha llevado a una comunidad dividida, con muchos usuarios monitoreando su desarrollo mientras continúan utilizando sus herramientas actuales.
La artículo profundiza en los problemas de compatibilidad y las complicaciones asociadas con el fenómeno de la pista oculta en los CD de audio conocido como el pregap antes del álbum.
Explora cómo este pregap, una pista oculta antes de la primera pista de un álbum, puede causar problemas de reproducción en varios formatos y reproductores de CD.
La discusión es relevante para aquellos interesados en los aspectos técnicos de los CD, incluyendo CD, CD-i, CD-ROM y CD mejorados, y se adhiere al estándar del Libro Rojo para CDs de audio.
Los pregaps de CD se han utilizado de manera creativa para pistas ocultas y grabaciones en vivo, a menudo conteniendo ruido de la multitud entre canciones, solo audible cuando se reproduce el álbum de manera continua.
Los CD pueden soportar técnicamente hasta 9,801 segmentos de audio a través de 99 pistas y 99 marcadores de índice, pero pocos reproductores de CD admiten la navegación por índices.
Si bien algunos usuarios extraen CDs preservando los pregaps para una reproducción sin pausas, persiste el deseo de un formato de álbum unificado con metadatos, ya que las soluciones actuales como FLAC/cue carecen de un soporte de hardware generalizado.
RouteLLM es un marco diseñado para servir y evaluar enrutadores de Modelos de Lenguaje Grande (LLM), ofreciendo una alternativa rentable al cliente de OpenAI al dirigir consultas más simples a modelos más económicos.
Las características clave incluyen enrutadores preentrenados que pueden reducir los costos hasta en un 85% mientras mantienen el 95% del rendimiento de GPT-4, y un marco extensible para agregar nuevos enrutadores y comparar el rendimiento en diferentes puntos de referencia.
La estructura admite varios modelos y proveedores, requiere una OPENAI_API_KEY para generar incrustaciones y permite la calibración del umbral para equilibrar el costo y la calidad.
RouteLLM es un nuevo marco diseñado para servir y evaluar enrutadores LLM (Modelo de Lenguaje Grande), con un enfoque en la optimización de costos.
Ofrece enrutadores entrenados que pueden reducir los costos hasta en un 85%, abordando desafíos como los límites de tasa, el costo por token y la selección de modelos, lo que lo hace valioso para las empresas conscientes del presupuesto.
La estructura permite a los usuarios recurrir a diferentes modelos y gestionar los límites de tasa automáticamente, lo que la convierte en una herramienta crucial para construir pipelines de LLM robustos y rentables.
La plataforma Deep-ML ofrece una variedad de desafíos de código en diferentes categorías como álgebra lineal, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, atendiendo a varios niveles de dificultad desde fácil hasta difícil.
Los desafíos incluyen implementaciones prácticas como la Regresión Lineal, el Clustering K-Means y el Análisis de Componentes Principales (PCA), proporcionando experiencia práctica a los estudiantes.
Este recurso es particularmente valioso para estudiantes e ingenieros principiantes que buscan fortalecer su comprensión y habilidades en conceptos fundamentales y avanzados de aprendizaje automático.
Un nuevo sitio web, deep-ml.com, ofrece ejercicios de código de aprendizaje automático (ML) inspirados en los videos de Andrej Karpathy, destinados como una herramienta de aprendizaje en lugar de preparación para entrevistas.
La plataforma ha generado debate sobre la relevancia de tales ejercicios para entrevistas de trabajo en ML, con algunos argumentando que se centran demasiado en cálculos básicos en lugar de habilidades prácticas.
La creadora, mchab, enfatiza que el sitio es para fines educativos, no para imitar preguntas de entrevistas al estilo de Leetcode, y está abierto a comentarios y mejoras a través de un canal dedicado en Discord.
GamesBeat está colaborando con Lil Snack para ofrecer juegos personalizados, con el objetivo de aumentar la participación de la audiencia.
La organización sin fines de lucro Girls in Tech está cerrando después de 17 años, según anunció la fundadora Adriana Gascoigne, quien destacó el papel significativo de la organización en el empoderamiento de las mujeres en la tecnología.
Fundada en Silicon Valley y luego trasladada a Nashville, Girls in Tech impactó a más de 250,000 personas en 35 capítulos en 30 países a través de programas como mentoría, hackatones y conferencias.
Girls in Tech, una organización sin fines de lucro, está cerrando después de 17 años debido a la falta de financiamiento, lo que ha generado debates sobre la diversidad de género en la industria tecnológica.
La clausura ha llevado a reflexiones sobre el impacto de la organización y debates sobre la efectividad de las iniciativas de diversidad y sus implicaciones más amplias para las mujeres en la tecnología.
Este evento subraya los desafíos persistentes en la financiación y sostenimiento de organizaciones sin fines de lucro centradas en la diversidad y la inclusión.
SimSig es un software de simulación de señalización ferroviaria que replica el funcionamiento de los IECC (Centros de Control Electrónico Integrado) británicos en ordenadores personales.
Ofrece una variedad de simulaciones del Reino Unido, Estados Unidos y Australia, con precios que van desde gratuitos hasta menos de £10, y admite multijugador y creación de horarios.
SimSig se ejecuta en Windows 8.1 y 10, y se puede usar en Linux y Mac a través de emuladores como Wine y Crossover.
SimSig es un popular simulador de señalización ferroviaria, con discusiones que lo comparan con otros simuladores como NXSYS, Rail Route y Factorio.
La conversación destaca la complejidad y el realismo de los diferentes sistemas de señalización ferroviaria, incluyendo los avances históricos y modernos.
Existe un debate sobre la seguridad y eficiencia del espaciado cercano de trenes, con referencias a diversas tecnologías de señalización y ejemplos del mundo real como el accidente ferroviario de Clapham Junction.
Awsviz.dev simplifica las políticas de AWS IAM visualizándolas, abordando el problema común de la complejidad de IAM.
Los usuarios comparten experiencias sobre la pronunciada curva de aprendizaje de IAM, con algunos recurriendo a prácticas inseguras como el uso de credenciales raíz, lo que resalta la necesidad de mejores herramientas.
La herramienta convierte las políticas de IAM en gráficos, haciéndolas más fáciles de entender, y su repositorio de GitHub está disponible para aquellos preocupados por la seguridad.
Strflow, inicialmente una aplicación de toma de notas para macOS, ahora está disponible para iOS, con una interfaz de usuario de línea de tiempo cronológica.
Las características clave incluyen un sistema de etiquetas, un editor enriquecido, atajos globales, extensión para compartir y copia de seguridad en iCloud cifrada con encriptación de extremo a extremo.
Strflow está implementado de forma nativa en Swift, utilizando AppKit para macOS, UIKit para iOS y parcialmente SwiftUI, con un motor de sincronización personalizado que utiliza CloudKit.
Strflow es una nueva aplicación para tomar notas diseñada para usuarios que a menudo se envían notas a sí mismos por mensaje de texto, ofreciendo una alternativa dedicada a aplicaciones de chat como Slack o iMessage.
Inicialmente lanzado para macOS, Strflow ahora está disponible en iOS, con un sistema de etiquetas, editor enriquecido, atajos globales, extensión para compartir y copia de seguridad en iCloud cifrada.
La aplicación está construida usando Swift, con AppKit para macOS y UIKit para iOS, y el desarrollador está abierto a preguntas y comentarios.
Los grandes modelos de lenguaje con capacidades de visión (VLMs) como GPT-4o y Gemini-1.5 Pro sobresalen en muchas tareas de imagen-texto, pero tienen dificultades con tareas visuales simples que son fáciles para los humanos.
Estas tareas incluyen identificar círculos superpuestos, líneas que se cruzan, letras rodeadas, contar formas en logotipos, cuadrados anidados, filas y columnas de cuadrículas, y seguir rutas en mapas de metro.
Las limitaciones en tareas visuales básicas sugieren que las capacidades de visión de los VLM actuales aún están subdesarrolladas, lo que resalta áreas para futuras mejoras.
Un artículo reciente afirma que los modelos de lenguaje visual (VLM) como GPT-4 y Sonnet 3.5 tienen dificultades con tareas visuales básicas, sugiriendo que son "ciegos".
Los críticos argumentan que, aunque los VLM pueden fallar en tareas específicas, sobresalen en otras, especialmente cuando se entrenan con datos relevantes, y advierten contra títulos hiperbólicos y engañosos.
La discusión subraya la complejidad de evaluar los VLM y la importancia de comprender sus limitaciones y fortalezas.
Un nuevo juego de código abierto llamado "AI Alibis" permite a los jugadores resolver un misterio de asesinato interrogando a sospechosos generados por IA, cada uno ocultando secretos sobre el caso.
La partida utiliza un sofisticado sistema de refinamiento de indicaciones para asegurar que los sospechosos no confiesen accidentalmente, involucrando un 'bot de violación' y un 'bot de refinamiento' para verificar y ajustar las respuestas.
La gestión del proyecto es gratuita utilizando la API de Anthropic y está disponible en GitHub, pero ha enfrentado problemas de rendimiento debido al alto tráfico proveniente de Hacker News.
La publicación explora aspectos únicos y menos conocidos de escribir un emulador x86 y amd64 para la Depuración de Viajes en el Tiempo (TTD), centrándose en la transición de ensamblador a C++ para una mejor mantenibilidad.
Las ideas clave incluyen las peculiaridades de la codificación x86, como las múltiples formas de codificar la misma instrucción, y las particularidades de las banderas de la CPU y las instrucciones de desplazamiento.
Las anulaciones de segmentos en código de 32 bits y 64 bits, particularmente para el almacenamiento local de hilos, destacan la relevancia continua de los segmentos en las operaciones modernas de la CPU.
Escribir un emulador x86 revela numerosas peculiaridades y complejidades, como el comportamiento indefinido de las instrucciones BSF/BSR con entrada cero y el comportamiento variable de TZCNT/LZCNT en diferentes CPUs.
La codificación de instrucciones en x86, incluyendo el manejo de los prefijos REX/VEX/EVEX y el nuevo prefijo APX, añade capas de complejidad, haciendo que la arquitectura sea difícil de emular con precisión.
La publicación destaca los artefactos históricos y las irregularidades en la arquitectura x86, contrastándola con arquitecturas más consistentes como RISC-V y ARMv8, que son más fáciles de trabajar.
Plausible Analytics ha lanzado la edición comunitaria (CE) autoalojada y con licencia AGPL de Plausible para proteger mejor su proyecto de código abierto del uso indebido corporativo.
Los cambios clave incluyen renombrar la versión autoalojada a Plausible CE, excluir algunas características para el alojamiento gestionado y requerir que los colaboradores externos firmen un Acuerdo de Licencia de Colaborador (CLA).
Estos cambios tienen como objetivo garantizar la sostenibilidad de Plausible Analytics mientras se mantiene la licencia AGPL y se protege su marca a través de marcas registradas.
Plausible Community Edition está bajo escrutinio en relación con su licencia, su estado de código abierto y la separación del código propietario y de código abierto.
Los usuarios están preocupados de que la edición comunitaria pueda carecer de características en comparación con la versión gestionada, lo que podría empujarlos hacia planes de pago.
La discusión subraya la tensión entre mantener los principios de código abierto y asegurar la sostenibilidad empresarial, con algunos viendo las acciones de Plausible como necesarias y otros como una traición.
La FCC exige que los dispositivos electrónicos deben completar pruebas y obtener aprobación antes de ser comercializados en los EE. UU., incluyendo la venta, el arrendamiento, la publicidad y la importación.
La ambigüedad en torno a si ofrecer dispositivos en sitios de financiación colectiva constituye marketing plantea un riesgo, especialmente para las startups que enfrentan altos costos de pruebas y laboratorios no receptivos.
Una solución rentable implica el uso de chips ampliamente disponibles y la preinstalación de tarjetas SD con el sistema operativo y el software, trasladando la responsabilidad al fabricante y permitiendo la validación del mercado con un gasto mínimo.
Comprender el panorama regulatorio y las pruebas de cumplimiento es crucial para validar un mercado con placas de desarrollo y tarjetas SD.
Certificación, como la de la FCC, es esencial para evitar problemas legales y garantizar la seguridad del producto, especialmente para dispositivos que emiten ruido RF.
Los costos de las pruebas varían entre $3000 y $5000, y se recomienda realizar pruebas previas para identificar problemas temprano.