Mozilla הרחיבה את תמיכת ההרחבה עבור Firefox עבור Android, המאפשרת למשתמשים להתקין כל הרחבה מ- addons.mozilla.org (AMO).
העיכוב בהרחבת התמיכה בהרחבה נבע מהעבודה הנרחבת שנדרשה כדי לשכתב את ממשק המשתמש של Firefox עבור Android.
דיונים סביב נושא זה כוללים ספקולציות לגבי ההחלטה של מוזילה, חששות לגבי פרטיות, ביקורת על השימוש בחשבון AMO, והצעות להזהיר משתמשים מפני תוספים שלא נבדקו.
להיפטר מצוותי אבטחת איכות (QA) בפיתו ח תוכנה יכולות להיות השלכות שליליות.
אוטומציה של משימות וייעול תהליכים עלולים להוביל להזנחת חשיבות הבדיקות.
תפקידי QA חיוניים לניהול יעיל של איכות התוכנה, כולל מעקב אחר פגמים, מיון באגים, חקירת פגמים, התמקדות באיכות ובדיקות מקצה לקצה. התעלמות מפעילויות אלה עלולה להיות בעלת השפעות מזיקות.
הכרה ותמיכה למי ששם את האיכות בראש סדר העדיפויות בארגוני פיתוח תוכנה הם חיוניים.
צוותי QA ממלאים תפקיד מכריע בפיתוח תוכנה, ולהסתמכות על מפתחים בלבד לבדיקות יש חסרונות.
גישות בדיקה שונות, כגון מכות באגים ובדיקות ערפול, נחקרות בדיון.
המגבלות והאתגרים העומדים בפני צוותי QA, כולל הערכת חסר והיעדר הכשרה ושיתוף פעולה, מודגשים, ומדגישים את הצורך לתעדף אבטחת איכות ובדיקות יסודיות בפיתוח תוכנה.
מרכז מחשוב העל של ברצלונה יצר שבב RISC-V בקוד פתוח בשם Sargantana, תוך מתן עדיפות לאבטחה וייצור שבבים מקומי.
GlobalFoundries פיתחה תהליך מישורי חדש של 22 ננומטר עבור שבבים ישנים, ועוררה שיחות על האתגרים, העלויות וההיתכנות של ייצור שבבים בגדלים קטנים יותר של צמתים.
הדיונים מכסים נושאים שונים, כולל ייצור שבבים ישנים יותר ברמת התחביב, המספר המוגבל של יצרנים עבור פאבים ישנים יותר, הרווחיות של תעשיית המוליכים למחצה, החשיבות של אספקת שבבים אמינה, הסיכויים לאיחוד האירופי בייצור מוליכים למחצה, ביצועי תכנון CPU, פיתוח שפה ומידע על שבב סרגנטנה.
FunSearch היא שיטה המשתמשת במודלי שפה גדולים (LLM) כדי לבצע תגליות חדשות במדעי המתמטיקה.
זה זוגות LLM מאומן מראש עם מעריך אוטומטי לחפש פונקציות שנכתבו בק וד מחשב וליצור ידע חדש.
החוקרים השתמשו ב- FunSearch כדי לפתור את בעיית ערכת הכובעים ולגלות אלגוריתמים יעילים יותר לבעיית אריזת הפחים, כשהם עולים בביצועיהם על פותרי חישובים חדישים.
FunSearch מייצרת תוכנות המסבירות כיצד הגיעו לפתרונות, מה שהופך אותה לכלי מדעי רב עוצמה.
המחקר מדגים את הפוטנציאל של גישות מונחות LLM עבור תגליות חדשות במתמטיקה ויישומים בעולם האמיתי.