L'équipe des opérations de 37signals est en train de retirer ses applications du cloud et de les ramener sur son propre matériel en raison de la dette technique et de la complexité des services cloud.
Ils ont créé un outil appelé 'mrsk' pour simplifier le fonctionnement de leurs applications conteneurisées existantes.
Ils ont modernisé et simplifié leur gestion de la configuration pour réduire le temps de provisionnement des machines virtuelles d'environ 20 minutes par invité à moins d'une minute.
37signals a adopté Cloudflare pour ses besoins en CDN et DNS, en remplacement de CloudFront et Route53.
Tatalist, Writeboard et Backpack ont été migrés en moins de six semaines, la dernière migration n'ayant pris que 16 minutes.
La plupart de leurs applications ne nécessitaient qu'un déploiement d'application Rails standard en tant qu'exigences d'infrastructure.
Les ventes de logements anciens aux États-Unis ont augmenté de 14,5 % en février 2019 par rapport au mois précédent, mais ont baissé de 22,6 % par rapport à l'année précédente.
Les prix des logements aux États-Unis ont baissé en février pour la première fois en 11 ans, montrant l'effet de la campagne de la Réserve fédérale pour augmenter les taux d'intérêt.
L'Association nationale des agents immobiliers (National Association of Realtors) a indiqué que les États-Unis ont connu la première baisse des prix des logements en glissement annuel depuis plus de dix ans, ainsi qu'une baisse des taux d'intérêt hypothécaires.
Les politiques de l'OpenAI entravent la recherche reproductible sur les modèles de langage, qui sont devenus une infrastructure de recherche contrôlée par le secteur privé.
Les dépréciations de modèles d'OpenAI sont préoccupantes car les modèles de langage (LLM) deviennent des éléments clés de l'infrastructure, et les chercheurs et développeurs s'appuient sur les LLM comme couche de base, qui est ensuite affinée pour des applications spécifiques ou pour répondre à des questions de recherche.
OpenAI, comme d'autres entreprises, met régulièrement à jour des modèles plus récents, tels que GPT-3.5 et GPT-4, ce qui signifie que l'utilisation de ces modèles peut constituer un obstacle à la reproductibilité.
L'abandon précipité du Codex par l'OpenAI a obligé les chercheurs et les développeurs à passer aux modèles GPT 3.5, qui ne sont pas comparables, ce qui a conduit à l'irreproductibilité d'anciens travaux.
L'OpenAI a permis aux chercheurs d'accéder au Codex, mais le processus de demande est opaque et on ne sait pas combien de temps le modèle sera disponible.
L'ouverture des LLM pourrait être une étape clé pour garantir la reproductibilité.
La SEC américaine a adressé une notification Wells à Coinbase, l'informant qu'elle pourrait poursuivre la société au sujet de certains de ses produits cryptographiques.
Le marché au comptant et les produits Earn, Prime et Wallet de Coinbase sont considérés comme faisant l'objet d'un examen minutieux.
Des services de mise en gage comme Earn de Coinbase ont été accusés de ne pas être enregistr és auprès de la SEC.
Les actions de Coinbase ont chuté de près de 13 % après l'annonce.
Coinbase a déclaré que ses services fonctionnaient normalement après la publication de l'avis.
Mozilla a annoncé la création de Mozilla.ai, qui construira un écosystème d'IA open-source indépendant et digne de confiance.
La startup facilitera le développement de produits d'IA dignes de confiance avec, au cœur, l'agence, la responsabilité, la transparence et l'ouverture.
Mozilla engage 30 millions de dollars dans cette initiative, qui sera dirigée par Moez Draief.
L'accent sera d'abord mis sur les outils qui rendent l'IA générative plus sûre et plus transparente, ainsi que sur les systèmes de recommandation centrés sur les personnes qui ne désinforment pas et ne nuisent pas au bien-être.
La Securities and Exchange Commission (SEC) a inculpé l'entrepreneur de crypto-actifs Justin Sun et trois de ses sociétés pour l'offre et la vente non enregistrées de crypto-actifs Tronix (TRX) et BitTorrent (BTT).
La SEC allègue que Sun et ses sociétés ont offert et vendu TRX et BTT en tant qu'investissements par le biais de multiples "programmes de primes" non enregistrés.
Sun a également violé les dispositions antifraude et de manipulation du marché des lois fédérales sur les valeurs mobilières en orchestrant un stratagème visant à gonfler artificiellement le volume apparent des échanges de TRX sur le marché secondaire.
La SEC a également inculpé huit célébrités pour avoir illégalement vanté les mérites de TRX et/ou de BTT sans divulguer leur rémunération : Lindsay Lohan, Jake Paul, DeAndre Cortez Way (Soulja Boy), Austin Mahone, Michele Mason (Kendra Lust), Miles Parks McCollum (Lil Yachty), Shaffer Smith (Ne-Yo) et Aliaune Thiam (Akon).
À l'exception de deux célébrités, les personnes inculpées ont accepté de payer un total de plus de 400 000 dollars en restitution, intérêts et pénalités pour régler les accusations, sans admettre ni nier les conclusions de la SEC.
Un billet de blog s'oppose à l'utilisation du Raspberry Pi comme choix par défaut pour des hôtes Linux discrets et peu coûteux.
L'auteur suggère que le Raspberry Pi ne devrait être utilisé que lorsqu'il excelle dans des besoins spécifiques tels que les interfaces GPIO, les besoins en énergie extrêmement faibles, ou les contraintes d'espace.
L'auteur donne des exemples de la manière dont d'autres options, telles que l'AMD GX-415GA ou les micro-ordinateurs de bureau HP Prodesk 600 G4, pourraient fournir une plus grande puissance de calcul, un stockage plus rapide et plus fiable, ainsi qu'un meilleur support communautaire pour un coût similaire, voire inférieur.
L'auteur conclut que l'utilisation d'un système plus puissant pouvant couvrir un large éventail d'objectifs est préférable à long terme à l'accumulation d'un tas de Raspberry Pi à usage limité.
Le marché de l'emploi des développeurs est actuellement très compétitif, ce qui rend difficile pour les candidats de trouver des postes adéquats.
Certaines entreprises ont recours à des processus d'embauche excessivement longs qui comprennent des entretiens multiples, des questionnaires de personnalité et des tests techniques, ce qui décourage les candidats susceptibles d'être embauchés.
Les expériences négatives concernant les pratiques de recrutement peuvent être signalées par le biais d'avis en ligne, ce qui permet de sensibiliser aux problèmes posés par les méthodes de recrutement.
Les candidats considèrent les entretiens d'embauche comme une épreuve à réussir ou à échouer, tandis que les employeurs les considèrent comme une compétition.
Le retour d'information est rarement donné, les entreprises ayant pour politique d'éviter d'éventuelles poursuites pour discrimination.
Les candidats ne devraient pas perdre de temps à postuler à des emplois qui ne leur conviennent pas et LinkedIn joue un rôle clé en aidant les candidats à suivre leurs candidatures et à communiquer avec les recruteurs.
Certaines entreprises ont des procédures d'entretien trop compliquées pour des postes simples.
Le marché de l'emploi pour les ingénieurs en informatique est actuellement difficile, avec de nombreux ingénieurs de qualité sur le marché mais des entreprises prudentes et sélectives dans leur recrutement.
Les entreprises sont plus sélectives dans leur processus d'embauche, ce qui se traduit par des entretiens plus longs et une concurrence accrue pour les postes à pourvoir.
Le réseautage reste le meilleur moyen de trouver un emploi, en particulier dans un marché difficile.
Une étude menée par des chercheurs de Stanford révèle que les gens ne peuvent identifier avec précision les textes générés par l'IA que dans 50 % des cas.
Les participants à l'étude ont reçu des échantillons de textes provenant des plateformes de médias sociaux OKCupid, AirBNB et Guru.com.
L'étude a révélé qu'un niveau élevé de correction grammaticale et l'utilisation de pronoms à la première personne étaient souvent attribués à tort à des textes générés par des humains, tout comme les références à la vie de famille et l'utilisation d'un langage informel et conversationnel.
Les implications de l'étude suggèrent que le contenu généré par l'IA, moins cher et plus facile, pourrait conduire à une plus grande désinformation à l'avenir.
L'équipe de recherche propose des solutions telles que l'attribution à l'IA d'un accent reconnaissable ou la divulgation de l'identité des machines dans des scénarios à fort enjeu, afin d'améliorer notre capacité à différencier les contenus générés par l'homme de ceux générés par l'IA.