Code Llama est un modèle de langage très avancé pour le codage qui peut générer du code optimisé, suscitant des discussions sur ses applications potentielles et ses implications pour l'optimisation du code et la génération de "pull requests".
L'importance de la compréhension des nombres premiers dans les métiers du génie logiciel est débattue, tandis que les méthodes de formation et la taille du contexte de Code Llama font l'objet de spéculations.
Les discussions portent sur l'utilisation des GPU pour l'exécution locale de Code Llama, les exigences matérielles, les outils et les modèles d'optimisation et d'amélioration du code. Il y a également un débat entre l'utilisation de modèles open-source et l'accès à des modèles de pointe par le biais d'une API REST.
Les performances et les licences d'un modèle appelé "Unnatural Code Llama" sont débattues, ainsi que les impacts potentiels des progrès de l'IA, tels que la sécurité de l'emploi et le contrôle humain.
Les participants se montrent enthousiastes à l'idée que les modèles linguistiques révolutionnent le secteur, mais reconnaissent leurs limites, notamment en ce qui concerne la possibilité de gonfler les performances à l'aide de données de formation.
Code Llama est un grand modèle linguistique (LLM) de pointe spécialement conçu pour les tâches de codage.
Il peut générer du code et du langage naturel à propos du code sur la base d'invites.
Code Llama se décline en trois modèles : Code Llama (le modèle de code fondamental), Code Llama - Python (spécialisé pour Python) et Code Llama - Instruct (adapté aux instructions en langage naturel).
Lors de tests de référence, Code Llama a surpassé d'autres LLM publiquement disponibles sur des tâches de codage.
Il prend en charge les langages de programmation les plus courants et peut être utilisé pour compléter le code et le déboguer.
Code Llama propose différentes tailles de modèles pour répondre à des besoins spécifiques en matière de latence.
Il a le potentiel d'améliorer les flux de codage et de rendre le codage plus accessible aux débutants.
Code Llama est publié sous une licence communautaire, et les utilisateurs doivent adhérer à la politique d'utilisation acceptable.
Le modèle a fait l'objet d'évaluations de sécurité et des précautions ont été prises pour atténuer les risques.
Les développeurs sont encouragés à évaluer le modèle à l'aide de critères d'évaluation spécifiques au code et à réaliser des études de sécurité.
L'objectif est de continuer à développer l'IA générative pour le codage en s'appuyant sur Llama 2 et en inspirant d'autres personnes à créer des outils innovants.
Les lignes directrices de Hacker News précisent les sujets susceptibles d'intéresser les hackers, à l'exclusion de la politique, de la criminalité, du sport et des célébrités.
Les titres ne doivent pas être modifiés et la source originale doit être présentée sans autopromotion.
Dans la section des commentaires, on attend des utilisateurs qu'ils soient polis, qu'ils évitent les remarques désobligeantes et qu'ils répondent aux arguments au lieu de recourir aux injures. L'utilisation de majuscules pour mettre l'accent et les insinuations de type "astroturfing" doivent être évitées. Les plaintes concernant des soumissions inappropriées doivent être signalées plutôt que discutées dans les commentaires.
Hacker News (HN) est une plateforme qui aborde divers sujets, notamment les directives relatives aux commentaires, les commentaires vides sur Reddit et HN, les pratiques de modération et le comportement de la communauté.
Les utilisateurs expriment leur frustration face à la signalisation et à la limitation des tarifs sur HN, ainsi que l'éthique de la limitation des tarifs et du shadowbanning.
D'autres discussions sur HN portent sur le rôle de l'humour, les mises à jour potentielles des directives relatives à la soumission de liens, la modération des articles politiques et le déclin des articles sur l'actualité économique.
Hugging Face, une startup spécialisée dans l'IA, a obtenu un financement de série D de 235 millions de dollars, avec la participation d'investisseurs de renom tels que Salesforce et Nvidia.
Ce tour de table a permis de doubler l'évaluation de Hugging Face, qui s'élève à 4,5 milliards de dollars depuis mai 2022.
Hugging Face propose des outils d'hébergement et de développement pour la science des données, notamment un référentiel de code d'IA, des modèles et des ensembles de données, ainsi que des applications web pour les applications alimentées par l'IA.
L'entreprise propose des bibliothèques et des fonctionnalités payantes telles que AutoTrain, Inference API et Infinity.
Les fonds collectés seront utilisés par Hugging Face pour étendre son soutien à la recherche, aux entreprises et aux jeunes pousses.
Hugging Face, une plateforme d'hébergement de modèles d'IA, a récemment levé 235 millions de dollars de fonds auprès d'investisseurs tels que Salesforce et Nvidia.
L'entreprise prévoit de monétiser ses services, ce qui a suscité des inquiétudes quant aux risques pour l'écosystème de l'IA et à la nécessité de réduire la dépendance à l'égard de Hugging Face.
Des discussions sont en cours concernant les stratégies de monétisation potentielles, les comparaisons avec d'autres plateformes et la durabilité des ressources gratuites.
Le modèle commercial de la vente d'IA/ML fait l'objet de débats et la confusion règne quant aux offres proposées par Hugging Face.
L'entreprise a l'intention d'utiliser ce financement pour agrandir son équipe et poursuivre le développement de sa plateforme.
L'auteur présente une méthode pour contourner le cryptage BitLocker sur un ordinateur portable Lenovo à l'aide d'un analyseur logique bon marché.
L'architecture de BitLocker et le stockage de la clé de chiffrement dans le TPM sont expliqués.
Le processus de capture et de décodage de l'échange TPM pour récupérer la clé de chiffrement est détaillé, ainsi que les limites de la méthode et les recommandations pour améliorer la sécurité.
La discussion porte sur les vulnérabilités et les limites du chiffrement Bitlocker de Microsoft sur les ordinateurs portables Lenovo.
Les utilisateurs s'inquiètent de la sécurité des MTP et des risques d'attaques.
Les paramètres par défaut de Bitlocker, l'importance des clés de récupération des sauvegardes et la possibilité d'intercepter les clés de chiffrement sont également abordés.
D'autres systèmes de chiffrement tels que fTPM et LUKS sont mentionnés.
Les discussions portent sur le traitement des signaux et les méthodes de décodage, ainsi que sur les limites de l'utilisation d'une MTP discrète.
La conversation porte également sur le chiffrement basé sur le micrologiciel des SSD, les certifications matérielles et les exigences en matière de TPM dans les systèmes d'exploitation tels que Windows 11.
Le consortium Telomere-to-Telomere a réussi à séquencer et à assembler la séquence complète d'un chromosome Y humain, en ajoutant de nouvelles séquences et en corrigeant des erreurs.
Cette réalisation fournit une séquence de référence complète pour l'ensemble des 24 chromosomes humains, ce qui facilite la recherche génomique et permet de mieux comprendre les variations génétiques et l'évolution de l'homme.
L'étude souligne l'importance d'une représentation précise du complément des chromosomes sexuels dans les génomes de référence et révèle les différences et les variations génomiques entre les individus, contribuant ainsi à notre compréhension du chromosome Y humain et de la diversité génétique.
Des scientifiques ont réussi à séquencer le chromosome Y humain, faisant ainsi progresser notre compréhension de la génétique humaine et ouvrant la voie à de futures recherches.
Le séquençage des 24 chromosomes, y compris le chromosome Y, permettra d'étudier les variations génétiques, les maladies et leur relation avec les caractéristiques.
Malgré cette réussite, la compréhension de la génétique humaine reste complexe en raison des multiples facteurs qui influencent les traits et des défis associés à la mise en correspondance des différences génétiques avec des traits spécifiques à l'aide de l'apprentissage automatique.
Un lycéen a développé un service de synchronisation pour Obsidian.md, offrant une alternative au service officiel payant.
Bien que le service soit encore en cours de développement et qu'il manque certaines fonctionnalités, il offre des fonctions de synchronisation de base.
Le créateur est conscient des violations potentielles des conditions de service et est prêt à retirer le dépôt si nécessaire. Le service ne vise pas à concurrencer l'offre officielle.
Les utilisateurs expriment leur satisfaction et leur soutien à Obsidian, une application de prise de notes, en discutant de divers aspects tels que le service de synchronisation, le prix, l'interface utilisateur et les options alternatives.
Le PDG d'Obsidian répond aux commentaires des utilisateurs et annonce les prochaines améliorations de l'application.
Certains utilisateurs suggèrent d'ouvrir Obsidian et mentionnent d'autres options de synchronisation, tandis que d'autres ont des opinions variées sur différents aspects des fonctionnalités de l'application.
L'auteur raconte son expérience de portage réussi de FreeBSD pour qu'il fonctionne sur le moniteur de machine virtuelle Firecracker.
Malgré les difficultés rencontrées, ils ont réussi à les surmonter et à faire des progrès significatifs dans l'optimisation de FreeBSD pour améliorer son temps de démarrage sur Firecracker.
L'auteur mentionne également des projets futurs, notamment la séparation du support de Xen et le portage éventuel de Firecracker pour qu'il fonctionne sous FreeBSD.
FreeBSD fonctionne efficacement et rapidement sur la plate-forme micro-VM Firecracker.
Firecracker offre les avantages d'une machine complète et d'un environnement de développement efficace.
L'article explore l'utilisation de gvisor et des hyperviseurs, l'optimisation du noyau Linux pour les cycles de vie courts des machines virtuelles, et les avantages de technologies telles que Lambda et Firecracker par rapport aux méthodes traditionnelles.
Jacobin est une implémentation de la JVM basée sur Go qui peut exécuter les classes Java 17, offrant une implémentation plus complète de la JVM avec un code clair et cohérent.
Contrairement à d'autres implémentations de la JVM, Jacobin exploite la gestion de la mémoire intégrée de Go et n'inclut pas de code de ramassage des ordures.
Le projet est largement testé et l'équipe de développement a pour objectif d'exécuter des suites de tests OpenJDK à l'avenir.
Tor a mis en place une défense par preuve de travail (PoW) pour les services en oignon afin de prévenir les attaques par déni de service (DoS).
Les connexions clients entrantes doivent résoudre une énigme, ce qui prouve leur authenticité et décourage les attaquants.
Le mécanisme PoW donne la priorité au trafic authentique et rend les attaques à grande échelle impraticables, améliorant ainsi la sécurité et la fiabilité du réseau Tor.
Le débat porte sur l'utilisation de la preuve de travail (PoW) dans le réseau Tor pour protéger les services en oignon contre les attaques.
Les préoccupations environnementales, l'anonymat et les solutions potentielles telles que les preuves de travail liées à l'identité de l'unité centrale font l'objet de discussions.
Explorer la possibilité d'utiliser Tor comme réseau de diffusion de contenu et d'exploiter les algorithmes PoW pour protéger les sites web.