Le pionnier de la compression de données Jacob Ziv disparaît, laissant un impact durable
L'informaticien Jacob Ziv, co-inventeur de la famille LZ d'algorithmes de compression de données sans perte, est décédé.
Les travaux de Jacob Ziv ont jeté les bases des techniques modernes de compression de données et contribué au traitement des signaux, ce qui lui a valu de nombreuses récompenses.
Certains commentateurs de Hacker News réfléchissent à la relation entre le progrès technologique, la mort du créateur et l'adoption de la technologie par l'industrie.
Bien que l'orientation et le soutien soient importants, certains commentaires suggèrent que le fait de forcer les enfants à étudier un sujet particulier peut nuire à leur expérience d'apprentissage.
La capacité à utiliser efficacement les ressources, comme la compression et l'écriture de compilateurs, sera de plus en plus importante à mesure que la technologie atteindra ses limites physiques.
À l'approche de la fin de la loi de Moore, les programmeurs devront tenir compte de l'efficacité, de la vitesse et des performances.
Les travaux de Ziv ont permis un stockage et une transmission plus efficaces des données et ont été utilisés dans des systèmes de compression populaires tels que ZIP, PNG, GIF et Zstandard.
Capturer l'impact de la guerre sur l'Ukraine avec Street View
Le projet Undeniable Street View utilise la technologie Google Street View pour capturer des images de la destruction causée par la guerre en Ukraine, révélant l'impact sur les civils et les infrastructures.
La propagande a influencé l'opinion publique sur la guerre, certains attribuant les destructions à l'armée ukrainienne plutôt qu'à l'agression russe. La pensée critique et des informations précises sont nécessaires pour combattre la désinformation et promouvoir la compréhension des complexités de la guerre.
Les discussions sur le conflit en Ukraine impliquent des débats sur les responsabilités, des préoccupations concernant la propagande et les difficultés à comprendre la vérité parmi de multiples sources d'information.
Le conflit en Ukraine est complexe et a entraîné une dissonance cognitive parmi les participants à la discussion, ce qui rend difficile de déterminer ce qui est réel et ce qui relève de la propagande.
Le mémorandum de Budapest et l'accord de Minsk II ont tous deux été rompus pendant le conflit, la Russie s'engageant dans l'impérialisme et annexant la Crimée. L'adhésion au monde occidental a permis aux pays voisins de devenir des démocraties dotées d'économies saines, tandis que le maintien sous l'influence de la Russie a conduit à un manque de liberté et à la corruption.
Le conflit actuel entre l'Ukraine et la Russie se poursuivra jusqu'à ce que certaines conditions soient remplies, mais les spéculations sur la fin du conflit ne sont pas claires.
La récente explosion à Louhansk, en Ukraine, a probablement été causée par des roquettes, mais il n'y a pas de preuve concluante de l'identité des responsables de l'attaque.
Les discussions sur le conflit portent également sur la qualité de l'acier chinois et sur l'impact du conflit sur les villes et les régions ukrainiennes.
Apple Notes Liberator est un nouvel outil qui permet aux utilisateurs d'extraire des données d'Apple Notes et de les enregistrer au format JSON.
Cet outil aide les chercheurs qui utilisent Apple Notes comme principale application de prise de notes à capturer des mémos non structurés.
Les utilisateurs ont souligné l'évolution d'Apple Notes, d'une simple application de prise de notes à sa structure de base de données actuelle, avec des algorithmes de type CRDT pour les notes partagées et les éditions multiples simultanées.
L'outil résout un problème dans Apple Notes qui rend difficile l'exportation de notes en masse ou leur extraction dans un format utilisable en dehors de l'écosystème Notes.
Le programme enregistre les informations extraites dans un fichier notes.json qui contient un tableau d'objets représentant Apple Notes, avec une prise en charge prévue pour d'autres types de données et formats de sortie comme CSV et HTML à l'avenir.
Contrôler Blender avec des commandes en langage naturel en utilisant Blendergpt
BlenderGPT est un outil d'IA qui permet aux utilisateurs de contrôler Blender à l'aide de commandes en langage naturel générées par le GPT-4 d'OpenAI, mais le code généré n'est pas toujours correct et nécessite une itération.
Cet outil est utile aux non-programmeurs pour créer des dessins et des animations simples, mais il peut s'avérer insuffisant pour des tâches plus complexes et plus précises, qui nécessitent une connaissance des API de Blender.
Les progrès de l'IA et de l'automatisation pourraient conduire à l'automatisation du développement de logiciels, les travailleurs non qualifiés étant potentiellement remplacés par des machines, ce qui soulève des questions sur l'avenir du travail et les compétences nécessaires pour réussir dans l'industrie du logiciel.
Certains affirment que l'automatisation de certaines tâches pourrait libérer du temps pour des travaux plus complexes et créatifs, ce qui profiterait à l'industrie et à l'économie dans son ensemble.
Le débat sur le potentiel des interfaces en langage naturel pour la programmation tourne autour du manque de spécificité et de précision requises, mais certains suggèrent une approche symbolique explicite ou l'utilisation de LLM pour assembler des blocs de logique d'entreprise plus importants "sanctionnés" par un créateur de cadre.
Le GPT d'OpenAI peut désormais générer des commandes Blender à partir de requêtes en langage naturel avec l'aide de ChatGPT, ce qui pourrait révolutionner l'interface utilisateur pour la conception dans les logiciels de modélisation 3D et d'autres cas d'utilisation.
Le dépôt BlenderGPT sur GitHub héberge une extension qui permet aux commandes en langage naturel de contrôler Blender avec le GPT-4 d'OpenAI, mais les utilisateurs peuvent avoir besoin d'exécuter le code à nouveau et ont besoin d'une clé API OpenAI valide.
Nvidia : Les crypto-monnaies sont inutiles pour la société
Michael Kagan, directeur technologique de Nvidia, estime que les crypto-monnaies n'apportent rien d'utile à la société et que les chatbots constituent une utilisation plus intéressante de la puissance de traitement.
Nvidia a limité l'utilisation de ses cartes graphiques pour le minage de la crypto-monnaie Ethereum en 2021 afin de donner la priorité à l'approvisionnement des chercheurs en IA et des joueurs.
Kagan a comparé la crypto-monnaie au trading à haute fréquence, qui n'a pas profité à l'humanité.
Les produits de Nvidia ont joué un rôle déterminant dans l'essor de l'IA en raison de leur capacité à accélérer considérablement le processus de formation d'un nouveau système d'IA.
L'entreprise a vendu des dizaines de milliers de processeurs axés sur l'IA à Microsoft, Amazon et Oracle et loue l'accès aux puces directement par le biais de son service cloud DGX, à partir d'un peu moins de 37 000 dollars par mois pour un cluster de huit H100.
L'impact potentiel de l'intelligence artificielle sur la productivité et l'industrie : Une discussion
L'IA est utilisée à des fins de productivité et de marketing, notamment pour générer du contenu rapidement et facilement.
Les modèles de langage (LLM) ont le potentiel d'automatiser certains aspects des entreprises, mais les opinions sur leur utilité varient.
Certains s'inquiètent de la qualité et de la surutilisation potentielle du contenu généré par l'IA à des fins de marketing et d'évaluation de produits.
La légalité de l'utilisation d'images protégées par des droits d'auteur pour entraîner des modèles d'IA et les risques de poursuites judiciaires sont soulevés.
L'impact potentiel des modèles linguistiques d'IA sur l'industrie du développement de logiciels fait l'objet d'un débat.
Le ChatGPT fait l'objet de discussions en raison de son impact potentiel sur diverses industries, notamment en ce qui concerne le déplacement d'emplois et l'augmentation de la productivité.
L'IA a le potentiel d'avoir un impact significatif sur la productivité, mais une gestion et une prise en compte appropriées sont nécessaires.
Le chatgpt et les interprètes transforment le développement de logiciels
Le ChatGPT et les interprètes de code ont le potentiel de transformer le développement de logiciels, mais ils présentent certaines limites
Des personnes qualifiées seront nécessaires pour inciter les modèles de langage à produire les résultats souhaités, et la programmation ne se limite pas à la génération de codes.
Les modèles de langage peuvent transférer une partie de la charge de travail des développeurs humains vers les assistants assistés par l'IA, mais la prudence est de mise car ils ne peuvent pas remplacer les développeurs humains.
Le système d'extension GPT-4 de l'OpenAI peut exécuter des programmes, créer des applications et répondre à des questions de différents niveaux de complexité.
Les développeurs considèrent ChatGPT comme un modèle d'apprentissage automatique pour l'interprétation du code et sa mise en œuvre en tant qu'interprète de langage de programmation.
OpenAI développe des plugins pour ChatGPT afin de permettre l'exécution de code et de plugins tiers sur la plateforme, qui a déjà montré un potentiel impressionnant pour diverses tâches.
OpenAI a publié un support pour les plugins de ChatGPT, permettant au modèle de langage d'interagir avec le monde extérieur en utilisant des API.
Ce guide démontre une preuve de concept en utilisant le plugin chatgpt-retrieval-plugin d'OpenAI avec le modèle de langage LLaMA de Meta.
Les limites de cette approche incluent les différences entre les modèles et les difficultés de généralisation à d'autres plugins.
Le guide étape par étape comprend la configuration du magasin de données, le téléchargement de fichiers, la configuration de LLaMA, l'utilisation de LLaMA pour interroger des données personnalisées et l'expérimentation de différents paramètres.
L'équipe de lastmile ai explore le besoin d'un standard de protocole de plugin de modèle de fondation pour standardiser les interactions entre les modèles de fondation et les plugins/extensions.
Utilisation de Sqlite pour la déduplication partielle de fichiers avec Blake3
Un utilisateur a partagé son utilisation non conventionnelle de SQLite pour la déduplication partielle de fichiers, ce qui a déclenché une discussion sur les méthodes alternatives de déduplication et les défis liés à la gestion des mises à jour de fichiers pour les jeux.
Parmi les solutions possibles, citons SQLite répliqué en grappe et le découpage défini par le contenu. Une analyse de la déduplication a été partagée pour la comparer au stockage basé sur des fichiers entiers.
Un intérêt a été exprimé pour les cas d'utilisation possibles pour les développeurs mettant à jour le contenu, et des détails techniques ont été discutés tels que la déduplication au niveau du bloc par rapport au fichier entier et les considérations d'alignement pour les développeurs Steamworks.
L'approche de l'auteur a consisté à utiliser la fonction de hachage BLAKE3 et une requête complexe pour faire correspondre des fichiers similaires, ce qui s'est avéré plus économe en espace qu'une alternative plus simple.
D'autres commentateurs ont partagé leurs propres cas d'utilisation non conventionnels pour SQLite, y compris la déduplication de fichiers lorsque les ensembles de données dépassent la mémoire et le stockage des données d'administration du système.