कोड लामा कोडिंग के लिए एक अत्यधिक उन्नत भाषा मॉडल है जो अनुकूलित कोड उत्पन्न कर सकता है, कोड अनुकूलन और पुल अनुरोध उत्पन्न करने के लिए इसके संभावित अनुप्रयोगों और निहितार्थों के बारे में चर्चा कर सकता है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग नौकरियों में प्राइम नंबरों को समझने के महत्व पर बहस की जाती है, जबकि कोड लामा के प्रशिक्षण विधियों और संदर्भ आकार के बारे में अटकलें पैदा होती हैं।
चर्चाओं में स्थानीय रूप से कोड लामा चलाने के लिए जीपीयू का उपयोग करना, कोड को अनुकूलित करने और सुधारने के लिए हार्डवेयर आवश्यकताओं, उपकरणों और मॉडल शामिल हैं। आरईएसटी एपीआई के माध्यम से अत्याधुनिक मॉडल तक पहुंचने के लिए ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करने के बीच एक बहस भी है।
"अप्राकृतिक कोड लामा" नामक एक मॉडल के प्रदर्शन और लाइसेंसिंग पर बहस की जाती है, साथ ही नौकरी की सुरक्षा और मानव नियंत्रण जैसे एआई प्रगति के संभावित प्रभावों पर भी बहस की जाती है।
प्रतिभागी उद्योग में क्रांति लाने वाले भाषा मॉडल के बारे में उत्साह व्यक्त करते हैं, लेकिन सीमाओं को स्वीकार करते हैं, जिसमें प्रशिक्षण डेटा के माध्यम से संभावित रूप से प्रदर्शन को बढ़ाने के बारे में चिंताएं शामिल हैं।
कोड लामा एक अत्याधुनिक बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) है जिसे विशेष रूप से कोडिंग कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह संकेतों के आधार पर कोड के बारे में कोड और प्राकृतिक भाषा उत्पन्न कर सकता है।
कोड लामा के तीन मॉडल हैं: कोड लामा (मूलभूत कोड मॉडल), कोड लामा - पायथन (पायथन के लिए विशेष), और कोड लामा - निर्देश (प्राकृतिक भाषा निर्देशों के लिए ठीक किया गया)।
बेंचमार्क परीक्षण में, कोड लामा ने कोड कार्यों पर अन्य सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एलएलएम से बेहतर प्रदर्शन किया।
यह लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है और इसका उपयोग कोड पूरा करने और डिबगिंग के लिए किया जा सकता है।
विशिष्ट विलंबता आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कोड लामा में विभिन्न मॉडल आकार हैं।
इसमें कोडिंग वर्कफ़्लो ज़ में सुधार करने और शुरुआती लोगों के लिए कोडिंग को अधिक सुलभ बनाने की क्षमता है।
कोड लामा एक सामुदायिक लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, और उपयोगकर्ताओं को स्वीकार्य उपयोग नीति का पालन करना होगा।
मॉडल का सु रक्षा मूल्यांकन किया गया है और जोखिम ों को कम करने के लिए सावधानी बरती गई है।
डेवलपर्स को कोड-विशिष्ट मूल्यांकन बेंचमार्क का उपयोग करके मॉडल का मूल्यांकन करने और सुरक्षा अध्ययन करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।
लक्ष्य लामा 2 का लाभ उठाकर कोडिंग के लिए जनरेटिव एआई विकसित करना जारी रखना है और दूसरों को अभिनव उपकरण बनाने के लिए प्रेरित करना है।
हैकर समाचार दिशानिर्देश उन विषयों को निर्दिष्ट करते हैं जो राजनीति, अपराध, खेल और मशहूर हस्तियों को छोड़कर हैकर्स को रुचि देंगे।
शीर्षकों को बदला नहीं जाना चाहिए, और मूल स्रोत को स्व-प्रचार के बिना प्रस्तुत किया जाना चाहिए।
टिप्पणी अनुभाग में, उपयोगकर्ताओं से विनम्र होने की उम्मीद की जाती है, स्नायरनेस से बचें, और नाम-कॉलिंग का सहारा लेने के बजाय तर्कों का जवाब दें। जोर देने के लिए ऊपरी केस का उपयोग करना और एस्ट्रोटर्फिंग आक्षेप लगाने से बचना चाहिए। अनुचित प्रस्तुतियों के बारे में शिकायतों को टिप्पणियों में चर्चा करने के बजाय चिह्नित किया जाना चाहिए।
हैकर न्यूज (एचएन) एक मंच है जो विभिन्न विषयों पर चर्चा करता है, जिसमें टिप्पणी दिशानिर्देश, रेडिट और एचएन पर खाली टिप्पणियां, मॉडरेशन प्रथाएं और सामुदायिक व्यवहार शामिल हैं।
उपयोगकर्ता एचएन पर ध्वजांकन और दर सीमित करने के साथ-साथ दर सीमा और शैडोबैनिंग की नैतिकता के साथ निराशा व्यक्त करते हैं।
एचएन पर अन्य चर्चाओं में हास्य की भूमिका, लिंक सबमिशन दिशानिर्देशों के लिए संभावित अपडेट, राजनीतिक कहानियों का मॉडरेशन और "व्यावसायिक समाचार" कहानियों की गिरावट शामिल है।
एक एआई स्टार्टअप हगिंग फेस ने सीरीज डी फंडिंग में $ 235 मिलियन हासिल किए हैं, जिसमें सेल्सफोर्स और एनवीडिया जैसे उल्लेखनीय निवेशक भाग ले रहे हैं।
फंडिंग राउंड ने मई 2022 के बाद से हगिंग फेस के मूल्यांकन को दोगुना कर 4.5 बिलियन डॉलर कर दिया है।
हगिंग फेस डेटा साइंस होस्टिंग और डेवलपमेंट टूल प्रदान करता है, जिसमें एआई कोड रिपॉजिटरी हब, मॉडल और डेटासेट, साथ ही एआई-संचालित अनुप्रयोगों के लिए वेब ऐप शामिल हैं।
कंपनी लाइब्रेरी और सशुल्क कार्यक्षमता जैसे ऑटोट्रेन, अनुमान एपीआई और इन्फिनिटी प्रदान करती है।
जुटाए गए धन का उपयोग हगिंग फेस द्वारा अनुसंधान, उद्यम और स्टार्टअप में अपने समर्थन का विस्तार करने के लिए किया जाएगा।
एक एआई मॉडल होस्टिंग प्लेटफॉर्म हगिंग फेस ने हाल ही में सेल्सफोर्स और एनवीडिया सहित निवेशकों से फंडिंग में $ 235 मिलियन जुटाए हैं।
कंपनी की भविष्य की योजनाओं में अपनी सेवाओं का मुद्रीकरण शामिल है, जिसने एआई पारिस्थितिकी तंत्र के जोखिमों के बारे में चिंताओं को जन्म दिया है और हगिंग फेस पर निर्भरता को कम करने की आवश्यकता है।
सं भावित मुद्रीकरण रणनीतियों, अन्य प्लेटफार्मों की तुलना और मुक्त संसाधनों की स्थिरता के बारे में चर्चा चल रही है।
एआई/एमएल बेचने के बिजनेस मॉडल को लेकर बहस चल रही है और हगिंग फेस द्वारा प्रदान की गई पेशकशों के बारे में भ्रम की स्थिति है।
कंपनी अपनी टीम का विस्तार करने और अपने प्लेटफॉर्म को और विकसित करने के लिए धन का उपयोग करने का इरादा रखती है।
लेखक कम लागत वाले तर्क विश्लेषक का उपयोग करके लेनोवो लैपटॉप पर बिटलॉकर एन्क्रिप्शन को दरकिनार करने के लिए एक विधि प्रस्तुत करता है।
BitLocker की वास्तुकला और TPM में एन्क्रिप्शन कुंजी के भंडारण को समझाया गया है।
एन्क्रिप्शन कुंजी को पुनः प्राप्त करने के लिए टीपीएम एक्सचेंज को कैप्चर करने और डिकोड करने की प्रक्रिया विस्तृत है, साथ ही विधि की सीमाएं और बेहतर सुरक्षा के लिए सिफारिशें हैं।
टेलोमेरे-टू-टेलोमेयर कंसोर्टियम ने मानव वाई क्रोमोसोम के पूरे अनुक्रम को सफलतापूर्वक अनुक्रमित और इकट्ठा किया है, जिसमें नए अनुक्रम जोड़े गए हैं और त्रुटियों को ठीक किया गया है।
यह उपलब्धि सभी 24 मानव गुणसूत्रों के लिए एक व्यापक संदर्भ अनुक्रम प्रदान करती है, जो जीनोमिक अनुसंधान और मानव आनुवंशिक भिन्नता और विकास में अंतर्दृष्टि में सहायता करती है।
अध्ययन संदर्भ जीनोम में सेक्स क्रोमोसोम पूरक के सटीक प्रतिनिधित्व के महत्व पर प्रकाश डालता है और व्यक्तियों के बीच जीनोमिक अंतर और विविधताओं को प्रकट करता है, जो मानव वाई गुणसूत्र और आनुवंशिक विविधता की हमारी समझ में योगदान देता है।
वैज्ञानिकों ने मानव वाई क्रोमोसोम को अनुक्रमित करने, मानव आनुवंशिकी की हमारी समझ को आगे बढ़ाने और भविष्य के अनुसंधान के लिए दरवाजे खोलने का मील का पत्थर हासिल किया है।
वाई क्रोमोसोम सहित सभी 24 गुणसूत्रों के अनुक्रमण से आनुवंशिक विविधताओं, बीमारियों और लक्षणों के साथ उनके संबंधों का अध्ययन करने में मदद मिलेगी।
इस उपलब्धि के बावजूद, मानव आनुवंशिकी को समझना लक्षणों को प्रभावित करने वाले कई कारकों और मशीन लर्निंग का उपयोग करके विशिष्ट लक्षणों के लिए आनुवंशिक मतभेदों के मानचित्रण से जुड़ी चुनौतियों के कारण जटिल बना हुआ है।
एक हाई स्कूल स्नातक ने Obsidian.md के लिए एक सिंक सेवा विकसित की है, जो आधिकारिक भुगतान सेवा का विकल्प प्रदान करती है।
जबकि सेवा अभी भी विकास में है और कुछ सुविधाओं का अभाव है, यह बुनियादी सिंक कार्यक्षमता प्रदान करता है।
निर्माता सेवा की शर्तों के संभावित उल्लंघनों से अवगत है और यदि आवश्यक हो तो रिपॉजिटरी को हटाने के लिए तैयार है। सेवा का उद्देश्य आधिकारिक पेशकश के साथ प्रतिस्पर्धा करना नहीं है।
उपयोगकर्ता ओब्सिडियन के लिए संतुष्टि और समर्थन व्यक्त करते हैं, एक नोट लेने वाला ऐप, सिंक सेवा, मूल्य निर्धारण, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और वैकल्पिक विकल्पों जैसे विभिन्न पहलुओं पर चर्चा करता है।
ओब्सिडियन के सीईओ उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का जवाब देते हैं और ऐप में आगामी सुधारों की घोषणा करते हैं।
कुछ उपयोगकर्ता ओपन-सोर्सिंग ओब्सिडियन का सुझाव देते हैं और वैकल्पिक सिंकिंग विकल्पों का उल्लेख करते हैं, जबकि अन्य ऐप की विशेषताओं के विभिन्न पहलुओं पर अलग-अलग राय रखते हैं।
लेखक ने पटाखा वर्चुअल मशीन मॉनिटर प र चलाने के लिए फ्रीबीएसडी को सफलतापूर्वक पोर्ट करने के अपने अनुभव को याद किया है।
चुनौतियों का सामना करने के बावजूद, वे उन्हें दूर करने में कामयाब रहे और फायरक्रैकर पर अपने बूट समय को बेहतर बनाने के लिए फ्रीबीएसडी को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण प्रगति की।
लेखक ने भविष्य की योजनाओं का भी उल्लेख किया है, जिसमें एक्सएन समर्थन को अलग करना और संभावित रूप से फ्रीबीएसडी पर चलाने के लिए पटाखा पोर्ट करना शामिल है।
FreeBSD पटाखा माइक्रो-वीएम प्लेटफॉर्म पर कुशलतापूर्वक और जल्दी से प्रदर्शन करता है।
पटाखा एक पूर्ण मशीन और एक कुशल विकास वातावरण के फायदे प्रदान करता है।
लेख जीविसर और हाइपरवाइज़र के उपयोग की पड़ताल करता है, अल्पकालिक वीएम जीवनचक्र के लिए लिनक्स कर्नेल का अनुकूलन करता है, और पारंपरिक तरीकों की तुलना में लैम्ब्डा और पटाखा जैसी तकनीकों के लाभ।
जैकोबिन एक गो-आधारित जेवीएम कार्यान्वयन है जो जावा 17 कक्षाओं को निष्पादित कर सकता है, स्पष्ट और एकजुट कोड के साथ अधिक व्यापक जेवीएम कार्यान्वयन की पेशकश करता है।
अन्य जेवीएम कार्यान्वयन के विपरीत, जैकोबिन गो के अंतर्निहित मेमोरी प्रबंधन का लाभ उठाता है और इसम ें कचरा संग्रह कोड शामिल नहीं है।
परियोजना का बड़े पैमाने पर परीक्षण किया गया है, और विकास टीम का उद्देश्य भविष्य में ओपनजेडीके टेस्ट सूट चलाना है।
टॉर ने सेवा से इनकार (डीओएस) हमलों को रोकने के लिए प्याज सेवाओं के लिए प्रूफ-ऑफ-वर्क (पीओडब्ल्यू) रक्षा लागू की है।
आने वाले क्लाइंट कनेक्शन को एक पहेली को हल करने, उनकी प्रामाणिकता साबित करने और हमलावरों को हतोत्साहित करने की आवश्यकता होती है।
पीओडब्ल्यू तंत्र वास्तविक यातायात को प्राथमिकता देता है और बड़े पैमाने पर हमलों को अव्यावहारिक बनाता है, जिससे टोर नेटवर्क की सुरक्षा और विश्वसनीयता बढ़ जाती है।