האלמנט dialog באתר developer.mozilla.org יזם דיון על השימוש באלמנטים אינטראקטיביים ב-HTML, כמו בוחרי קבצים ונגני מדיה, עם דעות שונות על עקביותם ויכולת החיזוי שלהם בין דפדפנים שונים.
בעוד שחלק מהמפתחים מבקרים את אלמנט הדיאלוג על כך שהוא חסר עיצוב ואינו מתפקד כמו חלונות קופצים מקוריים, אחרים מעריכים את היתרונות הסמנטיים והנגישותיים שלו.
הדיון מדגיש את האתגרים בשמירה על עקביות בעיצוב ואת החששות לגבי שימוש לרעה פוטנציאלי על ידי מפרסמים, מה שמצביע על כך שהאלמנט הדיאלוגי הוא צעד מתקדם אך עדיין דורש שיפורים.
Organic Maps שחררה את קוד המקור של ה"שרת המטה" שלה, אשר משפר את מהירות הורדת המפות על ידי הכוונת משתמשים לשרתי רשת הפצת תוכן (CDN) הטובים ביותר בהתאם למיקומם.
הקוד, שהיה סגור בתחילה כדי למנוע פיצולים לא מורשים, פתוח כעת תחת רישיון MIT, מה שמקדם שקיפות ומעורבות קהילתית.
הצוות שוקל מחדש את השימוש ב-Cloudflare Workers כדי למנוע נעילה לספק וחזר בו משינויים לא מורשים שבוצעו על ידי תורם, תוך הדגשת מחויבותם לפרטיות ושקיפות.
אלכסנדר בורסוק, ממייסדי Maps.me, ניסה לסגור את הפורק הקוד הפתוח של Organic Maps על ידי שינוי רישיון ה-MIT והוספת רישום למאגר פרטי. רומן ציסיק, מתחזק נוסף של הפרויקט, הפך את השינויים הללו והפך את המאגר לציבורי, מה שהוביל לסכסוך ולביטול ההרשאות שלו. התקרית מדגישה חילוקי דעות פנימיים לגבי אופיו הקוד הפתוח של הפרויקט, אך Organic Maps ממשיך להיות יישום מפות לא מקוון בשימוש נרחב.
פוסטגרס לכל דבר" הוא מאגר שמקדם את השימוש ב-PostgreSQL, מסד נתונים רלציוני פופולרי בקוד פתוח, למגוון רחב של יישומים מעבר למשימות מסד נתונים מסורתיות. המאגר מזמין תרומות ועוקב אחר שימושים חדשניים שונים של PostgreSQL, כולל משימות מתוזמנות (cron jobs), תורי הודעות, ניתוחים ועוד, תוך הדגשת הגמישות שלו. היוזמה כוללת 11 פריטים הקשורים ל-Supabase, פלטפורמה שמספקת שירותי backend באמצעות PostgreSQL, ומדגימה את האינטגרציה והשימושיות שלה בפיתוח יישומים מודרניים.
הדיון מדגיש את הגמישות של Postgres ביישומים שונים אך גם מצביע על מגבלות, כמו טיפול בתווים ריקים במחרוזות והצורך ב-SQL מותאם אישית לסריקות דילוג על אינדקסים. הדעות חלוקות לגבי השימוש ב-Postgres לכל המטרות, כאשר חלק מזהירים מפני הסתמכות יתר על מסד נתונים יחיד לצוותים גדולים ואחרים משבחים את הפשטות והפחתת המורכבות שלו. חלופות כמו Redis מוזכרות, יחד עם אתגרים בהתרחבות וחשיבות ההימנעות מהנדסת יתר בשלבים המוקדמים של פרויקט.
בתחילת 2024, מחקר על מערכות עריכה שיתופיות עבור עורך הטקסט של Moment הדגיש אתגרים בעריכה לא מקוונת, שבהם אלגוריתמים פופולריים כמו CRDTs (סוגי נתונים משוכפלים ללא קונפליקטים) ו-OT (טרנספורמציה תפעולית) לעיתים קרובות נכשלים. עריכה לא מקוונת מגבירה קונפליקטים ישירים, כאשר 20-30% מהקונפליקטים הללו מסתיימים בתוצאות בלתי קבילות, מה שמרמז שהבעיה היא יותר אתגר של ממשק משתמש/חוויית משתמש (UI/UX) מאשר בעיה אלגוריתמית. החוקרים מתמקדים כעת בשיפור חוויית המשתמש בעריכה לא מקוונת, תוך השוואה לאופן שבו git מטפל במיזוג מסמכים, שזהו פיתוח מבטיח.
המאמר עוסק באתגרים של עריכה שיתופית, במיוחד במצב לא מקוון, ומבקר אלגוריתמים נוכח יים כמו סוגי נתונים משוכפלים ללא קונפליקטים (CRDTs) וטרנספורמציה תפעולית (OT) על כך שאינם תמיד מניבים תוצאות בעלות משמעות סמנטית. יש הסכמה על הצורך בשיפור פתרון קונפליקטים, אולי באמצעות קלט משתמש או כלים מתקדמים כמו מודלים לשוניים גדולים (LLMs), כדי להתמודד עם קונפליקטים סמנטיים ביעילות. הדיון גם מתייחס לתפקיד של פתרונות ממשק משתמש/חוויית משתמש (UI/UX) בשיפור חוויית העריכה השיתופית, ומדגיש שהנושא חורג מעבר לאלגוריתמים להבנת כוונת המשתמש.
אולמה הציגה תמיכה בפלטים מובנים, המאפשרת למודלים לייצר פלטים בפורמט ספציפי באמצעות סכמת JSON.
פונקציה זו זמינה כעת בספריות Ollama Python ו-JavaScript המעודכנות, והיא שימושית למשימות כמו ניתוח נתונים ממסמכים ותמונות.
משתמשים צריכים לעדכן לגרסה האחרונה של Ollama ולהשתמש בפרמטר הפורמט בבקשות cURL או בספריות, כאשר עדכונים עתידיים מבטיחים שיפורי ביצועים ואפשרויות פורמט נוספות.
אולמה מספקת שיטה ליצירת נתונים מובנים, כמו JSON, ממודלים של שפה, עם דיונים על שימוש בדקדוקי GBNF לפורמטים מגוונים יותר כמו XML או SQL. משתמשים דנים באמינות של פלטי JSON לעומת שפה טבעית, עם תובנות על איך מודלים של שפה (LLMs) מייצרים טקסט ותפקידם של הנחיות מובנות. האינטגרציה של אולמה עם llama.cpp מצוינת על פשטות השימוש במודלים, אם כי יש הרואים בה רק כעטיפה, והתכונה תומכת במודלים שונים עם רמות דיוק משתנות.
RollerCoaster Tycoon, שפותח בעיקר בשפת אסמבלי על ידי צוות קטן, הפך לרב-מכר בשנת 1999, והציג סגנון פיתוח נדיר.
מעריצים מציעים את OpenRCT2 עבור תכונות משופרות ותאימות, ואת Roller Coaster Tycoon Classic עבור מכשירים מודרניים, בעוד חלופות כמו Parkitect ו-Planet Coaster מספקות חוויות מגוונות.
הווידאו מדגיש את ההתפתחות של פיתוח משחקים ואת האתגרים שצוותים קטנים נתקלים בהם כאשר הם מתחרים עם אולפנים גדולים יותר, כאשר הצלחות אינדי כמו מיינקראפט ממחישות את הפוטנציאל להישגים של צוותים קטנים.
צריכת פרוקטוז עלתה באופן משמעותי במהלך 50 השנים האחרונות, בעיקר בשל סירופ תירס עתיר פרוקטוז במשקאות ובמזונות מעובדים.
מחקר מאוניברסיטת וושינגטון בסנט לואיס מצביע על כך שבעוד פרוקטוז אינו מזין גידולים ישירות, הכבד ממיר אותו לחומרים מזינים התומכים בצמיחת גידולים בסוגי סרטן כמו מלנומה, סרטן השד וסרטן צוואר הרחם.
המחקר מציע טיפולים פוטנציאליים חדשים לסרטן על ידי חקר שיטות למניעת סיוע של פרוקטוז בצמיחת גידולים, ייתכן באמצעות שינויים תזונתיים או תרופות, עם מימון חלקי מהמכונים הלאומיים לבריאות (NIH).
מחקר מאוניברסיטת וושינגטון מצביע על כך שצריכה גבוהה של פרוקטוז עשויה לקדם צמיחת גידולים על ידי העלאת רמות השומנים במחזור הדם, אשר מנוצלים על ידי תאי סרטן לצמיחה. בעוד שפרוקטוז בפירות בדרך כלל בטוח בשל רכיבים תזונתיים נוספים, צריכה מופרזת ממקורות כמו סירופ תירס עתיר פרוקטוז עלולה להיות מסוכנת. המחקר מדגיש את המורכבות של חילוף החומרים בסרטן ואת ההשפעה הפוטנציאלית של תזונה על התקדמות הסרטן, אם כי נדרש מחקר נוסף כדי להבין במלואם את המנגנונים הללו.
העמוד מדגיש תוכניות מעטפת משמעותיות, תוך התמקדות בסקריפטים שנכתבו ביד ולא באלה שנוצרו על ידי כלים כמו autoconf. - ערכים בולטים כוללים את akinomyoga/ble.sh, עורך שורות Bash עם 61K שורות קוד (LoC), ו-kalua, תוסף OpenWRT עם 56K שורות קוד מקור (SLoC). - הרשימה מספקת תובנות על המורכבות והמגוון של סקריפטים במעטפת, ומציגה תוכניות המשתמשות במבני נתונים ואלגוריתמים, בדרך כלל עם יותר מ-5,000 שורות קוד.
הדיון מתמקד במורכבויות ובאתגרים של שימוש בסקריפטים גדולים של shell, כמו בעיות בקריאות, טיפול בשגיאות וניידות. משתמשים מציעים לשקול חלופות כמו Python או AWK למשימות מורכבות בשל תחזוקה טובה יותר, בעוד כלים כמו ShellCheck יכולים לעזור לשפר את איכות הסקריפטים של shell. השיחה מדגישה את האיזון בין שימוש בסקריפטים של shell למשימות מהירות לבין בחירה בשפות תכנות חזקות יותר לפרויקטים גדולים יותר.
דספי (DSPy) הוא מסגרת שנועדה לבניית מערכות AI מודולריות באמצעות קוד פייתון קומפוזיציוני, תוך התמקדות בשיפור תוצרי מודלים לשוניים (LM) מבלי להסתמך רק על הנחיות. היא תומכת במספר ספקי מודלים לשוניים גדולים (LLM) כמו OpenAI, Anthropic ו-Databricks, ומאפשרת למשתמשים לתאר את התנהגות ה-AI כקוד, מה שמקל על איטרציה ואופטימיזציה. מקורו בסטנפורד NLP, לדספי יש נוכחות קהילתית חזקה ב-GitHub וב-Discord, תורמת למחקר AI בקוד פתוח ומקדמת ארכיטקטורות תוכנה ואופטימיזרים.
דספי הוא מסגרת שנועדה לאופטימיזציה של הנחיות עבור מודלים לשוניים (LMs) על ידי אוטומציה של בחירת תתי קבוצות של נתוני אימון, ובכך לשפר את הביצועים ולהפחית את הצורך בהתאמות ידניות.
זה תומך באימון מקצה לקצה של תוכניות מודלים לשוניים גדולים (LLM), מונע את השימוש בהנחיות מיושנות בקוד, והוא שימושי במיוחד למשימות כמו חילוץ נתונים וסיכום.
בעוד שחלק מהמשתמשים מוצאים את המורכבות של DSPy כאתגר, היא מוערכת בזכות הגישה המובנית שלה ותכונות כמו אישורים והצעות שמחייבות מגבלות על התוצאות.