הפרס נובל בכימיה לשנת 2024 הוענק לדיוויד בייקר על עבודתו בעיצוב חלבונים חישובי ולדמיס חסביס וג'ון מ. ג'אמפר על פיתוח AlphaFold2, מודל בינה מלאכותית לחיזוי מבנה חלבונים. התקדמויות אלו נושאות השלכות מדעיות משמעותיות, כגון סיוע בהבנת עמידות לאנטיביוטיקה ופיתוח אנזימים לפירוק פלסטיק. הפרס מחולק, כאשר בייקר מקבל חצי, בעוד חסביס וג'אמפר חול קים את החצי הנותר.
הפרס נובל בכימיה הוענק על התקדמות בעיצוב חלבונים חישובי וניבוי מבנה חלבונים, תוך הדגשת ההשפעה של AlphaFold. ניבוי מבנה החלבונים המהיר של AlphaFold מושווה לפריצות דרך בעבר כמו CRISPR, אם כי יש לו מגבלות, כמו אי פתרון מלא של קיפול חלבונים. הפרס גם מכיר בתרומות של דיוויד בייקר עם Rosetta, ומדגיש את הטבע המתפתח של ההכרה המדעית ותפקיד הבינה המלאכותית במחקר.
הפוסט חוקר את התפיסה החישובית של הזמן, ומציע שהזמן הוא החישוב המתמשך של היקום, ובשל אי-הפיכות חישובית, איננו יכולים לחזות את העתיד או 'לקפוץ קדימה' בזמן.
זה דן כיצד התפיסה שלנו של זמן כקו ישר נובעת מהמגבלות החישוביות שלנו, בעוד שביסודו של דבר, הזמן עשוי להיות מרובה-חוטים, והחוויה שלנו מעוצבת על ידי החקירה המוגבלת שלנו של ה'רוליאד', מושג המייצג את הגבול הסבוך של כל החישובים.
המסקנה מאתגרת מושגים מסורתיים כמו מסע בזמן, ומיישרת את ההשקפה החישובית של הזמן עם החוק השני של התרמודינמיקה, הקובע כי האנטרופיה, או אי-הסדר, נוטה לגדול עם הזמן.
סטיבן וולפרם וג'וליאן ברבור מציעים שהזמן הוא תכונה מתהווה, ומציעים יקום שהוא באופן בסיסי חסר זמן ומכיל את כל המצבים האפשריים.
נקודת המבט של ברבור היא שהזמן נובע מיחסים גיאומטריים סטטיים, בעוד שוולפרם מייחס זאת למגבלות החישוביות שלנו בתוך מסגרת חישובית חסרת זמן.
בעוד ששני התיאורטיקנים מסכימים על יסוד נצחי למציאות, רעיונותיו של וולפרם נתפסים לעיתים קרובות כספקולטיביים ופילוסופיים, חסרי תמיכה אמפירית, ומתייחסים למושגים כמו נצחיות ותיאוריות היקום הבלוקי.
ביקורת על Htmx מזהה מספר בעיות, כולל ירושת תכונות בעייתית, שהיא מרומזת ולא עקבית, מה שמוביל לבלבול ומחייב הצהרות מפורשות. Htmx מתמודדת עם אתגרים בהחלפת אלמנטים ב-DOM, אחסון מצב ומצב תור, מה שעלול לגרום לאובדן מצב מקומי בדפדפן, אחסון מצב פגום וטיפול בבקשות שאינו אינטואיטיבי. למרות בעיות אינטגרציה עם React, Htmx מציעה יתרונות כאשר משתמשים בה עם שפות צד שרת, מה שעשוי לבטל את הצורך ב-TypeScript, סריאליזציה ו-GraphQL, עם הצעה ליישם מחדש את Htmx ב-React כדי להתמודד עם חששות אלו.
המאמר "Addition is All You Need for Energy-efficient Language Models" מציג את אלגוריתם L-Mul, המשתמש בחיבור של מספרים שלמים כדי להעריך כפל בנקודה צפה, ובכך מפחית את עלויות החישוב והאנרגיה. L-Mul משיג דיוק גבוה יותר מכפל בנקודה צפה של 8 ביט ויכול להפחית את עלויות האנרגיה בעד 95% עבור כפל אלמנט-אלמנט של טנזורים ו-80% עבור מכפלות נקודה. בדיקות על משימות שונות הראו כי L-Mul שומר על דיוק השווה לשיטות מסורתיות, מה שהופך אותו להחלפה אפשרית במודלים של טרנספורמר.
הדיון מתמקד בשיפור יעילות האנרגיה במודלים של שפה על ידי שימוש באריתמטיקה בנקודה קבועה ובפעולות שלמים, שהן יעילות יותר מאשר חישובים בנקודה צפה, במיוחד במערכות שחסרות יחידות נקודה צפה.
יש עניין בארכיטקטורות מבוססות חיבור עבור רשתות נוירונים כדי להפחית עוד יותר את עלויות האנרגיה, אם כי קיימות חששות לגבי המעשיות והדיוק בהשוואה לסטנדרטים של IEEE 754 בנקודה צפה.
הדיון כולל ויתורים בין דיוק לביצועים בסביבות מחשוב שונות, עם השערות על איך חברות גדולות כמו Nvidia עשויות להשפיע על כיווני מחקר בינה מלאכותית, ובכך אולי להגביל את החקירה של שיטות חישוב יעילות.
ספרו של kqr, "Practices of Reliable Software Design", מציג שמונה פרקטיקות חיוניות לפיתוח תוכנה אמינה, תוך התמקדות ביצירת מטמון מהיר בזיכרון. - הפרקטיקות המרכזיות כוללות שימוש בפתרונות מדף כמו Redis, מתן עדיפות לעלות ואמינות על פני תכונות, ופריסת תכונות מינימליות במהירות כדי ללמוד מה נחוץ. - פרקטיקות נוספות כוללות שימוש במבני נתונים פשוטים, שמירת משאבים מוקדם, קביעת מקסימום כדי למנוע בעיות ביצועים, הקלה על בדיקות, ושילוב מוני ביצועים למעקב אחר התנהגות המערכת.
יתירות, או קיום מספר דרכים עצמאיות להצלחה, היא קריטית לבניית מערכות תוכנה אמינות, כפי שמודגם על ידי מערכות כמו חיפוש גוגל ו-RAID 5. בעוד שיתירות משפרת את האמינות, היא יכולה גם להכניס מורכבות וחוסר יעילות, במיוחד במערכות מודרניות שבהן כשלונות נובעים לעיתים קרובות מאינטראקציות בין רכיבים ולא מכשל של רכיב בודד. איזון בין יעילות לאמינות הוא חיוני, עם דוגמאות מהעולם האמיתי המראות כי אופטימיזציית יתר יכולה להוביל לשבריריות של המערכת; לכן, שימוש בתת-מערכות פשוטות ומובנות היטב ותחזוקה שוטפת הם המפתח להשגת אמינות.
דיקשנריז (dicts) בפייתון הם ברי שינוי ואטומים, מה שיכול לסבך את תחזוקת הקוד והרחבתו. מומלץ להמיר דיקשנריז למודלים של נתונים מובנים באמצעות כלים כמו dataclasses או Pydantic לניהול קוד טוב יותר. עבור קוד ישן, ניתן להשתמש ב-TypedDicts כדי להוסיף מבנה, ומומלץ להשתמש בהערות Mapping עבור חנויות מפתח-ערך כדי למנוע חוב טכני.
הפוסט מדגיש את השימוש באובייקטי ערך, כמו מחלקות נתונים, לטיפול בנתונים בשלבים מוקדמים של תהליך הפיתוח כדי להבטיח הגדרות נתונים ברורות ולהימנע משדות אופציונליים. הוא מציע שבעוד שמילונים שימושיים לנתונים דינמיים, שימוש יתר בהם יכול להוביל לקוד מבולגן, ויש להשתמש בסוגים מובנים לנתונים ידועים כדי לשפר את בהירות הקוד ולהפחית באגים. פייתון מספקת כלים כמו מחלקות נתונים, TypedDict ו-Pydantic כדי להקל על טיפול טוב יותר בנתונים, ולקדם קוד נקי ויעיל.
גרמניה הקלה את הכללים שלה לגבי השימוש באפוסטרופים לציון שייכות, ומאפשרת צורות כמו "Rosi's Bar", שלא היו נכונות באופן מסורתי בגרמנית. מועצת האורתוגרפיה הגרמנית כעת מתירה את השימוש באפוסטרוף להפרדת הs' הגנטיבי בשמות פרטיים, מה שמעורר דיון על השפעת האנגלית על השפה הגרמנית. שינוי זה הוביל לדיונים על השפעות בינלאומיות על הגרמנית, כאשר ישנם כאלה התומכים באלטרנטיבות גרמניות למונחים באנגלית.
LibreDrive, חלק מספריית LibDriveIO, הוכרז בשנת 2019, אך קוד המקור שלו לא פורסם, מה שהוביל לספקולציות לגבי פרסום עתידי עם פרישת היוצר.
MakeMKV הוא כלי קשור שממיר דיסקי Blu-ray (BD) ו-DVD לקבצי MKV, ומציע ממשק שורת פקודה (CLI) לאוטומציה, אם כי ישנם משתמשים שמעדיפים MP4 לשם תאימות רחבה יותר.
דיונים סביב LibreDrive ו-MakeMKV כוללים אתגרים עם ניהול זכויות דיגיטליות (DRM) והגבלות אזור, כאשר משתמשים מוצאים פתרונות עוקפים, בעוד חששות משפטיים לגבי הפרות DMCA ממשיכים להתקיים.
PEP 760, שהוצע על ידי פבלו גלינדו סאלגאדו וברט קנון, מציע לאסור על שימוש ב-except: ללא פירוט ב-Python כדי לשפר את הדיוק בטיפול בשגיאות. ההצעה שואפת למנוע טיפול רחב בשגיאות שיכול להסתיר שגיאות משמעותיות על ידי דרישה לסוגי שגיאות מפורשים. ה-PEP מעודד מפתחים לאמץ שיטות טיפול בשגיאות מדויקות יותר, עם פרטים נוספים זמינים על הפסקה, כלים ורעיונות שנדחו.
מעבד ה-Lunar Lake של אינטל מציג את ארכיטקטורת הגרפיקה Xe2, שמשפרת באופן משמעותי את היעילות והביצועים של מעבדי גרפיקה משולבים במחשבים ניידים דקים וקלים. ארכיטקטורת Xe2 כוללת שמונה ליבות Xe המחולקות לשני פרוסות רנדר, עם שיפורים במטמון, מנועי וקטור ויכולות מעקב קרניים, המראים שיפורי ביצועים ניכרים לעומת קודמתה, Meteor Lake. האסטרטגיה של אינטל מדגישה יעילות ואופטימיזציה של צריכת חשמל, תוך שימוש ביותר מטמון כדי להפחית גישה ל-DRAM, ומציגה את מעבדי הגרפיקה הנפרדים העתידיים Battlemage, מה שמעיד על מיקוד חזק בקידום ביצועי מעבדי הגרפיקה.
ארכיטקטורת Xe2 של אינטל מופיעה לראשונה עם ה-GPU המשולב (iGPU) של Lunar Lake, במטרה לאחד את הגרפיקה בכל קו המוצרים שלהם ולהיכנס לשוק ה-GPU הנפרד.
פיתוח התמיכה בלינוקס וניהול הכוח עבור Xe2 עדיין בעיצומו, בעוד שהקהילה בקוד פתוח ממשיכה לשפר את הווירטואליזציה הגרפית של Xe1 SR-IOV.
דיונים מדגישים את המיקוד של אינטל בחומרה חדשה ובארכיטקטורת דרייברים, עם תרומות מהקהילה, ונוגעים בקידוד/פענוח וידאו, תוך השוואה בין איכות ומהירות קידוד חומרה ותוכנה.
המאמר מציג ניסוי מחשבתי גאומטרי המדגים את התכונות המפתיעות של צורות בממדים גבוהים, החל מריבוע דו-ממדי והרחבה לממדים גבוהים יותר. הוא חושף שבממדים גבוהים, הכדור המרכזי (או n-כדור) יכול להתרחב מעבר לצורה המקיפה, מה שמאתגר את הציפיות האינטואיטיביות לגבי מרחב ונפח. הדיון כולל תכונות מתמטיות של n-כדורים, ומראה שככל שהממדים גדלים, המרחב סביבם גדל מהר יותר מה-n-כדורים עצמם, נתמך בהדמיות אינטראקטיביות וניתוח נוסף.
הפוסט חוקר גיאומטריה בממדים גבוהים, ומתמקד באיך שכדורים בממד n (כדורים במרחב n-ממדי) נשארים סימטריים, בעוד שקוביות בממד n (קוביות במרחב n-ממדי) הופכות ל"קוצניות" ככל שהממדים עולים.
זה מדגיש שבממדים n≥10, הכדור המרכזי בממד n יכול להתרחב מעבר לגבולות הקובייה בממד n, מה שממחיש את המורכבות של ממדים גבוהים יותר.
הדיון כולל תגובות משתמשים והתייחסויות ל'קללת הממדיות', כאשר משתמשים מביעים התפעלות מהאנימציות הגיאומטריות ומהניסויים המחשבתיים.