Healthchecks.io, עסק SaaS (תוכנה כשירות) של אדם אחד, חוגג את יום השנה התשיעי שלו עם 652 לקוחות משלמים והכנסה חודשית חוזרת (MRR) של $14,043.
״המייסד, פטריס קאונה, מדגיש קיימות ואיזון בין עבודה לחיים על פני מקסום הכנסות, ומנהל את העסק כפעולה יחידנית ללא תוכניות להתרחבות או הוספת תכונות חדשות.״
שדרוגים טכניים אחרונים כוללים שרתי אינטרנט ומסדי נתונים חדשים, ושימוש ב-maddy לדואר אלקטרוני ואחסון תואם S3 לשיפור הביצועים ולהפחתת גודל מסד הנתונים.
״FastHTML הוא מסגרת חדשה לבניית יישומי אינטרנט מודרניים באמצעות Python טהור, שנוצרה על ידי ג'רמי הווארד, הידוע כמייסד Fastmail וכמי שהוביל את הגרסה הראשונה הגדולה של Kaggle.״
מסגרת העבודה משלבת את פייתון עם HTMX עבור אפליקציות מבוססות היפרמדיה, את השלישייה ASGI/Uvicorn/Starlette לתמיכה אסינכרונית, ומערכת רכיבי פייתון חדשה בשם FastTag, בהשראת תכנות פונקציונלי.
FastHTML שואף לפשט את פיתוח יישומי האינטרנט על ידי הצעת מורכבות הדרגתית, התאמה אישית קלה ומערכת שקופה המאפשרת למפתחים להשתמש ב-JavaScript או לשנות בקשות ישירות.
צוות FAIR של Meta הציג את SAM 2, מודל מתקדם למקטוע חזותי בתמונות ובסרטונים, המרחיב את היכולות של מודל SAM המקורי.
סאם 2 משתמש בארכיטקטורת טרנספורמר עם זיכרון זורם לעיבוד בזמן אמת וכולל מנוע נתונים עם מודל בלולאה, מה שמוביל ליצירת מאגר הנתונים SA-V, מאגר הנתונים הגדול ביותר עד כה לפילוח וידאו.
מודל זה מציג ביצועים חזקים במגוון משימות ותחומים, עם תצורות שונות זמינות, כגון sam2_hiera_tiny ו-sam2_hiera_large, שכל אחת מהן מציעה רמות שונות של ביצועים ומהירות.
סאם 2: סגמנטציה של כל דבר בתמונות ובסרטונים שוחררה על ידי צוות Segment Anything, מה שמסמן את המודל המאוחד הראשון לסגמנטציה של אובייקטים בזמן אמת בתמונות ובסרטונים.
״הפרסום כולל קוד, מודלים, מאגר נתונים, מאמר מחקר ודמו, עם יישומים בתחומים כמו מחקר ביולוגי ומעקב וידאו.״
ההדגמה אינה נגישה באילינוי או בטקסס בשל חוקי פרטיות ביומטריים, אך המודל זוכה לשבחים על ביצועיו והשימושים הפוטנציאליים שלו, כגון הערות אוטומטיות ומעקב אחר אובייקטים.
״ב-19 ביולי 2024, עדכון תוכנה של CrowdStrike גרם לתקלה הגדולה ביותר בהיסטוריה בתחום ה-IT, והשפיע על 8.5 מיליון מחשבי Windows, כולל מערכות קריטיות בבתי חולים, בנקים וחברות תעופה.״
״ההפסקה הובילה לירידה משמעותית בתנועת האוויר עבור חברות התעופה הגדולות, כאשר דלתא חוותה ירידה של 46% בטיסות, יונייטד 36%, ואמריקן 16%, בעוד שחברת סאות'ווסט איירליינס נותרה ללא שינוי.״
ההתאוששות הממושכת של דלתא נבעה מהיעדר תוכנית התאוששות מאסון מתאימה, מה שמדגיש את החשיבות של אסטרטגיות חירום חזקות בהפחתת שיבושים כאלה.
להשפעת CrowdStrike על חברת דלתא איירליינס הייתה משמעות רבה, במיוחד על תוכנת מעקב הצוות שלהם, מה שהוביל לזמני התאוששות ממושכים יותר בהשוואה לחברות תעופה אחרות.
הסתמכותה של דלתא על מודל הוב-אנד-ספוק ועיתוי ההפרעה החמירו את הבעיה, מה שהקשה על תזמון מחדש של טיסות וניהול זמינות הצוות.
התקרית מדגישה חששות רחבים יותר לגבי החוסן של תפעול מערכות המידע ותוכניות התאוששות מאסון בחברות תעופה גדולות, כאשר חלק מייחסים את הבעיות להשקעה נמוכה בתשתיות מערכות המידע.
מתקיפים חברות AI על כך שהן מגרדות נתונים מ-OpenStreetMap (OSM) מבלי לעקוב אחר שיטות עבודה מומלצות, מה שמוביל לעלויות תשתית מוגברות ותסכול בקרב החברות המושפעות.
ההצעה היא שחברות AI יתרמו 10,000 דולר ל-OSM במקום לגרד נתונים, כדרך לתמוך בפלטפורמה ולהפחית את העלויות הקשורות לתעבורה כבדה.
דיון זה מדגיש את הנושא הרחב יותר של איזון בין גישה פתוחה לנתונים לבין העומסים הכספיים והטכניים המוטלים על ידי גרידה אוטומטית, ומציע פתרונות כמו הגבלת קצב, אימות והוכחת עבודה.
הפוסט מפרט סימולציה פרוצדורלית של כדור הארץ שנוצרה באמצעות שיידרים של מקטע GLSL, המדמה את ההיסטוריה של כוכב לכת דמוי כדור הארץ בדקות בקצב של 60 פריימים לשנייה.
מאפיינים מרכזיים כוללים שטח שנוצר באופן פרוצדורלי, תנועת לוחות טקטוניים, שחיקת מים, דגם אקלים עולמי, והשפעת האנושות על הסביבה.
״הסימולציה משתמשת בטכניקות מתקדמות כמו רעש תנועה בראונית חלקית, שחיקה תרמית, ומודל הדיפוזיה של לוטקה-וולטרה כדי ליצור אבולוציה פלנטרית מציאותית ודינמית.״
קוונטיזציה היא טכניקה להפחתת הגודל ולשיפור היעילות של מודלים גדולים של שפה (LLMs) על ידי הורדת הדיוק של פרמטרי המודל.
״שיטות מפתח כוללות כימות לאחר אימון (PTQ) ואימון מודע לכימות (QAT), עם התקדמויות כמו GPTQ, GGUF ו-BitNet שמפחיתות באופן משמעותי את גודל המודל ואת הצרכים החישוביים.״
״המדריך מכסה מושגים חיוניים כגון כימות סימטרי וא-סימטרי, מיפוי טווח וכיול, ומספק סקירה מקיפה לאופטימיזציה של LLMs.״
Dark Sky, אפליקציית מזג אוויר פופולרית הידועה בהתראות הגשם המדויקות שלה ובוויזואליזציות המפורטות של נקודת הטל, הופסקה, מה שהוביל לאי שביעות רצון רחבה בקרב המשתמשים.
״משתמשים מצרים על אובדן התכונות הייחודיות של Dark Sky, כגון גרפים של נקודת הטל לפי שעה והתראות בזמן אמת על גשם, שאינן משוכפלות במלואן באפליקציית מזג האוויר של אפל.״
אלטרנטיבות שונות כמו Weather Underground, Carrot Weather, ו-Merry Sky מוזכרות, אך אף אחת מהן לא נחשבת להחלפה מלאה לפונקציונליות ולממשק המשתמש של Dark Sky.
Microjs.com, אתר הידוע ברשימת ספריות JavaScript קטנות, נדון בנוסטלגיה על ידי מפתחים הנזכרים בשימושיותו בעבר ובספריות שהציג.
משתמשים משתפים זיכרונות משימוש בכלי JavaScript ישנים כמו Moment.js, RequireJS, ו-MooTools, ומדגישים את ההתפתחות של מערכת האקולוגית של JavaScript לאורך השנים.
״השיחה משקפת את האתגרים והשינויים בפיתוח JavaScript, כולל בעיות עם תאימות לאחור, עלייתם של מסגרות חדשות, והעדפות המשתנות של הקהילה.״
מאמר של Google Deepmind, "Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers," כלל מעל 10,000 ריצות אימון של מודלים גדולים לשפה (LLM) כדי למצוא היפרפרמטרים אופטימליים, עם עלות משוערת לשכפול של 12.9 מיליון דולר.
המאמץ החישובי הכולל היה 5.42e24 FLOPs (פעולות נקודה צפה), עם עלויות מחולקות לניסויים שונים כגון יישור, גרסאות של קצב למידה ודעיכת משקל.
ניתוח זה מניח שימוש ב-TPUs (יחידות עיבוד טנזורים) עם דיוק bfloat16 ומספק קוד Python לחישובים מפורטים, המדגיש את משאבי המחשוב המשמעותיים אך האפשריים הנדרשים לשכפול.
חוקרים פיתחו שיטה חסכונית לאימון מודלים גדולים של טרנספורמרים להפצת טקסט לתמונה (T2I), המפחיתה באופן משמעותי את ההוצאות החישוביות.
״באמצעות שימוש בטכניקות כמו הסתרה אקראית של חלקי תמונה ושימוש בתמונות סינתטיות, הם אימנו מודל עם 1.16 מיליארד פרמטרים בעלות של 1,890 דולר בלבד, והגיעו לביצועים תחרותיים.״
״גישה זו זולה פי 118 ממודלים קיימים של דיפוזיה יציבה, והצוות מתכנן לשחרר את תהליך האימון שלהם כדי להפוך את אימון המודלים בקנה מידה גדול לנגיש בתקציב זעום.״
״הפחתות מהירות בעלויות בינה מלאכותית עקב שיפורים אסימפטוטיים עשויות להפוך את הרגולציה ללא רלוונטית, מה שעלול להוביל ליותר מודלים מחוץ למדינה.״
מודלים של בינה מלאכותית בקוד פתוח צפויים להשתפר, מה שידחוף את חברות הטכנולוגיה הגדולות לשפר את ההיצע שלהן, אם כי השחקנים הגדולים כנראה ימשיכו לשלוט בשל המשאבים שלהם.
עלויות ההכשרה יורדות, מה שעשוי בקרוב לאפשר הכשרה של מודלים גדולים של בינה מלאכותית ברמת הצרכן, אם כי השגת מערכי נתונים מקיפים נותרת אתגר משמעותי.
LG וסמסונג מפתחות מסכי OLED שקופים, אשר שימשו בפרויקטים של מציאות רבודה ושילוט דיגיטלי.
מסכי LCD שקופים, הדורשים תאורה אחורית, הם גם חלק מההתקדמות הטכנולוגית הזו אך מתמודדים עם אתגרים כמו ניגודיות שחורה, מה שהופך אותם לפחות מעשיים לטלוויזיות ביתיות.
״הטכנולוגיה נחשבת מתאימה יותר ליישומים ספציפיים כמו תצוגות לרכב ופרסום מאשר לשימוש כללי של הצרכן.״