जब मैक से विंडोज में फाइलें ट्रांसफर की जाती हैं, तो अक्सर देखी जाने वाली .DS_Store फाइलें "डेस्कटॉप सर्विसेज़ स्टोर" के लिए होती हैं, जो मैक ओएस एक्स फाइंडर के 1999 के पुनर्लेखन से उत्पन्न हुई हैं।
फाइंडर को एक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (Finder_FE) और मुख्य कार्यक्षमता (Finder_BE) में विभाजित किया गया था, जिसमें बैकएंड को एक सार्वजनिक एपीआई के रूप में जारी करने की योजना थी जिसे डेस्कटॉप सेवाएं कहा जाता था, हालांकि इसे कभी पूरी तरह से जारी नहीं किया गया।
एक बग .DS_Store फाइलों की अत्यधिक निर्माण का कारण बनता है, यहां तक कि बिना उपयोगकर्ता समायोजन के भी, जिससे वे मैक उपयोगकर्ताओं के लिए एक स्थायी समस्या बन जाती हैं।
चर्चा का केंद्र बिंदु DS_store फ़ाइल और मैक फ़ाइल सिस्टम में 'फोर्क' अवधारणा का ऐतिहासिक संदर्भ और तकनीकी विवरण है, जिसमें संसाधन और डेटा दोनों घटक शामिल हैं।
प्रारंभिक मैकओएस में संसाधन फोर्क विभिन्न एप्लिकेशन डेटा जैसे आइकन, मेनू और निष्पादन योग्य कोड को संग्रहीत करता था, जिससे फाइलों को गैर-मैक सिस्टम में स्थानांतरित करते समय चुनौतियाँ उत्पन्न होती थीं।
MacOS से MacOS X में परिवर्तन में महत्वपूर्ण बदलाव शामिल थे, जिनमें संसाधन फोर्क्स को हटाना भी शामिल था, जिसे उपयोगकर्ता समुदाय से मिश्रित प्रतिक्रियाएं मिलीं।
0x.tools एक ओपन-सोर्स यूटिलिटी सेट है जिसे लिनक्स पर एप्लिकेशन प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सादगी और न्यूनतम निर्भरताओं पर जोर देता है।
मुख्य विशेषताओं में व्यक्तिगत थ्रेड-स्तरीय गतिविधि को मापना और सिस्टम-स्तरीय और विस्तृत थ्रेड गतिविधि विश्लेषण के लिए eBPF-आधारित उपकरण प्रदान करना शामिल है।
यह उत्पादन वातावरण में सुरक्षित उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसमें बहुत कम ओवरहेड है और इसे ओएस अपग्रेड या भारी निगरानी ढांचे की आवश्यकता नहीं है।
Xcapture-BPF एक नया उपकरण है जिसे Linux के top कमांड के समान माना जाता है, लेकिन इसमें उन्नत क्षमताएँ हैं, जिसे अक्सर सिस्टम डायग्नोस्टिक्स के लिए 'एक्सरे दृष्टि' के रूप में संदर्भित किया जाता है।
उपयोगकर्ताओं ने जटिल उत्पादन समस्याओं को डिबग करने के लिए eBPF (विस्तारित बर्कले पैकेट फ़िल्टर) और BCC (BPF कंपाइलर संग्रह) टूल्स का उपयोग करने के अनुभव साझा किए हैं, जो प्रदर्शन बाधाओं और मेमोरी लीक को हल करने में उनकी प्रभावशीलता को उजागर करते हैं।
चर्चा में समस्या निवारण के व्यावहारिक उदाहरण शामिल हैं, जैसे कि कंटेनराइज्ड वातावरण में उच्च iowait और पेज कैश समस्याओं को हल करना, डायरेक्ट IO को सक्षम करके और लूपबैक डिवाइस पर सेक्टर आकारों का मिलान करके।
एआई राजस्व अंतर $200 बिलियन से बढ़कर $600 बिलियन हो गया है, जिससे उद्योग की विकास अपेक्षाओं के बारे में सवाल उठ रहे हैं।
मुख्य विकासों में GPU आपूर्ति की कमी का कम होना, Nvidia के डेटा सेंटर राजस्व में वृद्धि, और OpenAI का महत्वपूर्ण राजस्व वृद्धि $3.4B तक शामिल हैं।
मूल्य निर्धारण की शक्ति की कमी, निवेश जोखिम, और पुराने चिप्स का तेजी से मूल्यह्रास जैसी चुनौतियाँ बनी रहती हैं, लेकिन कम GPU लागत से स्टार्टअप्स और नवाचार को लाभ हो सकता है।
जीपीटी-4 जैसे बड़े एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिसमें अनुमानित 8,000 H100 GPUs को 90 दिनों तक चलाना शामिल है।
मेटा के महत्वपूर्ण GPU निवेश उन्हें वार्षिक रूप से कई GPT-4 स्केल मॉडल प्रशिक्षित करने की अनुमति दे सकते हैं, जिससे मुख्य AI मॉडलों का वस्तुकरण हो सकता है और AI कंपनियों के लाभ मार्जिन पर प्रभाव पड़ सकता है।
एआई में वास्तविक मूल्य प्रशिक्षण के लिए स्वामित्व वाले डेटा की ओर स्थानांतरित हो सकता है, जिससे संभावित कानूनी मुद्दे उत्पन्न हो सकते हैं और डेटा स्वामित्व के महत्व पर जोर दिया जा सकता है।
सी में उच्च-प्रदर्शन मैट्रिक्स गुणा कार्यान्वयन, BLIS डिज़ाइन का पालन करते हुए, AMD Ryzen 7700 पर NumPy (OpenBLAS) से बेहतर प्रदर्शन करता है, 1 TFLOPS से अधिक प्राप्त करता है।
कोड सरल, पोर्टेबल और स्केलेबल है, जिसमें समानांतरकरण के लिए केवल 3 पंक्तियों के OpenMP निर्देशों का उपयोग किया गया है, और यह FMA3 और AVX निर्देशों के साथ Intel Core और AMD Zen CPUs को लक्षित करता है।
यह कार्यान्वयन दर्शाता है कि कुशल मैट्रिक्स गुणा को C में बिना गहरे असेंबली या फॉरट्रान कोड के प्राप्त किया जा सकता है, और जब विशिष्ट हार्डवेयर के लिए ठीक-ठाक किया जाता है, तो यह प्रदर्शन स्थापित BLAS लाइब्रेरी के तुलनीय होता है।
एक ब्लॉग पोस्ट 150 पंक्तियों के C कोड का उपयोग करके NumPy मैट्रिक्स गुणा को बेहतर प्रदर्शन करने का प्रदर्शन करती है, जिसमें प्रदर्शन सुधार पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
मुख्य सुधारों में एल्गोरिदम चयन, कर्नेल राउंड ट्रिप्स को कम करना, वेक्टराइजेशन, कैश दक्षता, और हार्डवेयर-विशिष्ट अनुकूलन शामिल हैं।
टिप्पणियों में चर्चाएं C कोड की तुलना NumPy से करने की निष्पक्षता पर ध्यान देती हैं, अन्य BLAS (बेसिक लिनियर अलजेब्रा सबप्रोग्राम्स) लाइब्रेरीज़ के साथ तुलना करने का सुझाव देती हैं और विशिष्ट CPUs के लिए गहन बेंचमार्किंग और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता पर जोर देती हैं।
लेख इस बात पर जोर देता है कि पूरी तरह से न समझे जाने वाली किताबें पढ़ने का आनंद और मूल्य है, यह सुझाव देते हुए कि किसी किताब को पूरी तरह से समझे बिना उसकी सराहना करना ठीक है।
लेखिका, मौली टेम्पलटन, नील स्टीफेंसन की बारोक साइकिल और हाल के शीर्षकों जैसे अलाया डॉन जॉनसन की द लाइब्रेरी ऑफ ब्रोकन वर्ल्ड्स और मौली मैक्गी की जोनाथन एबरनैथी यू आर काइंड जैसी जटिल पुस्तकों के साथ अपने व्यक्तिगत अनुभव साझा करती हैं।
टेम्पलटन तर्क देते हैं कि पढ़ने में अनिश्चितता को अपनाना मुक्तिदायक हो सकता है और पढ़ने के अनुभव को समृद्ध कर सकता है, जिससे पाठकों को चुनौतीपूर्ण कथाओं का अन्वेषण करने के लिए प्रोत्साहन मिलता है।
यह पोस्ट उन पुस्तकों के मूल्य पर चर्चा करती है जो चुनौती देती हैं और गहन विचार को उत्तेजित करती हैं, काफ्का के इस विश्वास का संदर्भ देते हुए कि प्रभावशाली पुस्तकों को 'काटना और डंक मारना' चाहिए, न कि केवल मनोरंजन करना।
यह कठिन या जटिल पुस्तकों को पढ़ने पर विभिन्न दृष्टिकोणों को उजागर करता है, जिसमें कुछ पाठक समझ और आनंद को बढ़ाने के लिए बिना नोट्स लिए गहराई से पढ़ने की वकालत करते हैं।
बातचीत में व्यक्तिगत किस्से और उन पुस्तकों की सिफारिशें शामिल हैं जिन्होंने एक स्थायी प्रभाव छोड़ा है, नए दृष्टिकोणों की खोज के आनंद पर जोर देते हुए, पुनः पढ़ने और चुनौतीपूर्ण सामग्री के साथ जुड़ने के माध्यम से।
ट्विलियो ने एक डेटा उल्लंघन की पुष्टि की है जिससे 33 मिलियन ऑथी उपयोगकर्ताओं के फोन नंबर उजागर हो गए, जिसके परिणामस्वरूप स्पैम कॉल्स में वृद्धि और पारंपरिक फोन नेटवर्क की विश्वसनीयता पर चिंताएं बढ़ गई हैं।
उपयोगकर्ता वैकल्पिक संचार विधियों जैसे फेसटाइम और जूम पर विचार कर रहे हैं, जबकि स्वास्थ्य सेवा और सामाजिक सेवाओं जैसी आवश्यक सेवाओं में फोन कॉल की महत्वपूर्ण भूमिका पर भी जोर दे रहे हैं।
इस उल्लंघन से मजबूत डेटा सुरक्षा, स्पैम विरोधी उपायों के बेहतर प्रवर्तन, और Aegis, Bitwarden, और Yubikey जैसे वैकल्पिक दो-कारक प्रमाणीकरण (2FA) ऐप्स की सिफारिशों की आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया है।
लेखक ने एक व्यक्तिगत यात्रा साझा की है जिसमें उन्होंने 2018 में एक ऐप विकसित करना शुरू किया, लेकिन लगातार नई सुविधाओं को जोड़ने और React Native जैसी नई तकनीकों को सीखने के कारण इसकी रिलीज में देरी की।
दो साल बाद परियोजना को छोड़ने के बावजूद, लेखक ने बाद में एक समान ऐप की खोज की जो अपूर्ण होने के बावजूद सफल हुआ, जिससे मिश्रित भावनाएँ उत्पन्न हुईं।
2022 में, लेखक ने अंततः एक उत्पादकता ऐप जारी किया जिसमें विभिन्न विशेषताएं जैसे कि टूडू, आदतें, योजनाकार, और लक्ष्य शामिल हैं, और पाठकों को बेनजी - द लाइफ ओएस पर समुदाय में शामिल होने के लिए आमंत्रित किया।
चर्चा सॉफ्टवेयर विकास में 'बस इसे भेज दो' मानसिकता के इर्द-गिर्द घूमती है, जो इस बात पर जोर देती है कि समय सीमा को पूरा करने की जल्दी सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता से समझौता कर सकती है और डेवलपर के थकावट का कारण बन सकती है।
इस बात पर बहस हो रही है कि डेवलपर्स को कंपनी की लाभप्रदता को प्राथमिकता देनी चाहिए या उच्च-गुणवत्ता वाला सॉफ्टवेयर बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, कुछ का तर्क है कि डेवलपर्स को असाधारण प्रयासों के लिए तब तक पर्याप्त मुआवजा नहीं मिलता जब तक कि उनके पास कंपनी में महत्वपूर्ण हिस्सेदारी न हो।
यह बातचीत नौकरी की संतुष्टि, मुआवजे, और पेशेवर ईमानदारी और कंपनी की मांगों के बीच संतुलन पर विभिन्न दृष्टिकोणों को उजागर करती है, जो काम-जीवन संतुलन और मान्यता के बारे में व्यापक उद्योग चिंताओं को दर्शाती है।
जेफ्री स्नोवर, जो पावरशेल के वास्तुकार हैं, अपने सफर को साझा करते हैं जिसमें उन्होंने एक कमांड टूल बनाया जिसने विंडोज सिस्टम प्रशासन में क्रांति ला दी, जबकि शुरुआत में उन्हें एक ऐसी कंपनी से प्रतिरोध का सामना करना पड़ा जो ग्राफिकल इंटरफेस को प्राथमिकता देती थी।
मुख्य चुनौतियों में कंपनी के पुनर्गठन, सांस्कृतिक प्रतिरोध, और एक समर्पित टीम का निर्माण शामि ल था, जिसमें .NET के लिए बिल गेट्स के प्रोत्साहन का महत्वपूर्ण प्रभाव था।
पावरशेल का विकास, मोनाड घोषणापत्र द्वारा निर्देशित, विंडोज सर्वर प्रशासन को बदल दिया और माइक्रोसॉफ्ट के क्लाउड में जाने को सक्षम बनाया, जो तकनीकी परिवर्तन को आगे बढ़ाने में दृढ़ता और दृष्टि के प्रभाव को प्रदर्शित करता है।
पावरशेल के निर्माता जेफ्री स्नोवर को इसके विकास को आगे बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण विरोध का सामना करना पड़ा और माइक्रोसॉफ्ट में उन्हें पदावनत कर दिया गया।
पावरशेल को विंडोज पर सर्वर प्रशासन में सहायता के लिए विभिन्न एपीआई को कॉल करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, लेकिन इसे आंतरिक संघर्षों का सामना करना पड़ा और कुछ विशेषताएँ नई संस्करणों में खो गईं।
हालांकि इसकी ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड दृष्टिकोण और .NET एकीकरण है, PowerShell को अन्य स्क्रिप्टिंग भाषाओं जैसे Python की तुलना में विस्तृत और चुनौतीपूर्ण माना जाता है, जिससे इसकी स्वीकृति Windows पारिस्थितिकी तंत्र के बाहर सीमित हो जाती है।
फायरज़ोन अपने कोर कनेक्टिविटी लाइब्रेरी, कॉनलिब, के लिए रस्ट और सैंस-आईओ डिज़ाइन का उपयोग करता है, जो नेटवर्क कनेक्शनों और वायरगार्ड टनल्स को प्रबंधित करता है, तेज़ परीक्षण, गहन अनुकूलन और उच्च आश्वासन प्रदान करता है।
सैंस-IO डिज़ाइन नीति को कार्यान्वयन से अलग करता है, जैसे Transmit जैसी अमूर्तताओं का उपयोग करके, जिससे शुद्ध राज्य मशीनें नेटवर्क प्रोटोकॉल को बिना सीधे IO के संभाल सकती हैं, जिससे कोड अधिक लचीला और परीक्षण में आसान हो जाता है।
हालांकि sans-IO को कस्टम इवेंट लूप्स और स्टेट मशीनों की आवश्यकता होती है, यह आसान संयोजन, लचीले API, और बेहतर त्रुटि प्रबंधन जैसे महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, भले ही इसे अभी तक रस्ट समुदाय में व्यापक रूप से अपनाया नहीं गया है।
यह पोस्ट रस्ट में Sans-IO की अवधारणा पर चर्चा करती है, जो मुख्य लॉजिक से इनपुट/ आउटपुट (IO) संचालन को अलग करती है, जिससे कोड को अधिक परीक्षण योग्य और संयोज्य बनाया जा सकता है।
यह दृष्टिकोण विशेष रूप से QUIC, WebRTC, और IP जैसे पैकेट-उन्मुख उपयोग मामलों के लिए लाभकारी है, जहाँ स्थिति प्रबंधन जटिल हो सकता है।
चर्चा में यह बताया गया है कि हालांकि यह विधि नई नहीं है, यह रस्ट में परीक्षण को सरल बनाकर और पारंपरिक असिंक्रोनस/प्रतीक्षा पैटर्न की खामियों से बचाकर महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है।
यह पोस्ट हफमैन कोडिंग का उपयोग करके हैस्केल में एक डेटा संपीड़न प्रोग्राम के निर्माण का वर्णन करती है, जो एन्कोडिंग और डिकोडिंग के लिए स्थिर मेमोरी के साथ मनमाने बाइनरी फाइलों को संभालता है।
यह हफमैन कोड, उपसर्ग-मुक्त कोड, और कुशल एन्कोडिंग के लिए एक बाइनरी ट्री के निर्माण की प्रक्रिया को समझाता है, इसके बाद एन्कोडिंग और डिकोडिंग कार्यों के कार्यान्वयन को शामिल करता है।
पोस्ट में बाइनरी फाइलों को संभालना, डेटा को सीरियलाइज/डीसीरियलाइज करना, और संभावित सुधार जैसे मल्टीथ्रेडिंग और तेज कोड निर्माण शामिल हैं, जो Haskell में एक व्यावहारिक और कुशल डेटा संपीड़न उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं।
हफमैन कोड का उपयोग करके हैस्केल में एक डेटा संपीड़न उपयोगिता बनाने पर चर्चा, जिसमें बड़े डेटा सेट के लिए सरणी-आधारित, इन-प्लेस एल्गोरिदम की दक्षता को उजागर किया गया है।
महत्वपूर्ण कार्यों के संदर्भ, जिनमें मॉफैट और कटाजैनेन का 1995 का पेपर और JPEG मानक ITU T.81 (1992) शामिल हैं, जो ऐरे-आधारित हफमैन कोडिंग का वर्णन करते हैं।
हैस्केल के प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि, अन्य भाषाओं जैसे सी, सी++, और रस्ट के साथ तुलना, और कार्यान्वयन की सादगी और कोड की स्पष्टता बनाम कच्चे प्रदर्शन के बीच समझौते।
इलेवनलैब्स का वॉयस आइसोलेटर टूल फिल् म, पॉडकास्ट, और इंटरव्यू प्रोडक्शन के लिए बैकग्राउंड शोर को हटाने का लक्ष्य रखता है, लेकिन इसका 'कैरेक्टर्स' पर आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल कई उपयोगकर्ताओं को भ्रमित कर रहा है।
उपयोगकर्ता स्पीच-टू-टेक्स्ट (STT) और टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS) समाधानों के विभिन्न विकल्पों पर चर्चा कर रहे हैं, जिसमें ओपन-सोर्स विकल्प जैसे व्हिस्पर और व्यावसायिक सेवाएं जैसे डीपग्राम नोवा 2 शामिल हैं।
ऑडियो सफाई और प्रतिलेखन के लिए स्थानीय और ओपन-सोर्स समाधानों में उल्लेखनीय रुचि है, क्योंकि कई लोग वर्तमान वाणिज्यिक पेशकशों को या तो बहुत महंगा या पर्याप्त प्रभावी नहीं पाते हैं।
विजन प्रो उपयोगकर्ताओं के अनुभव मिश्रित हैं, कुछ इसके मीडिया और कार्य क्षमताओं की प्रशंसा करते हैं, जबकि अन्य इसकी उच्च लागत और सीमित कार्यक्षमता की आलोचना करते हैं।
प्रमुख विशेषताओं में स्क्रीन का आकार, पासथ्रू, दृष्टि संबंधी विशेषताएं, और बेहतर ब्लूटूथ परिधीय समर्थन शामिल हैं, लेकिन दृष्टि असुविधा और सीमित सॉफ़्टवेयर एकीकरण जैसी समस्याओं को भी नोट किया गया है।
उपकरण की उच्च कीमत ($3500) और सीमित रिलीज (450k इकाइयाँ) के कारण एक छोटा बाजार बन गया है, जिसमें कई उपयोगकर्ता भविष्य के संशोधनों की प्रतीक्षा कर रहे हैं या क्वेस्ट 3 जैसे सस्ते विकल्पों को चुन रहे हैं।
डिफ्यूजन फोर्सिंग एक नया प्रशिक्षण प्रतिमान है जो अगले-टोकन भविष्यवाणी और पूर्ण-क्रम डिफ्यूजन मॉडलों को मिलाता है, जिससे लचीली पीढ़ी और क्रम-स्तरीय मार्गदर्शन की सुविधा मिलती है।
यह वीडियो प्रेडिक्शन, अनंत रोलआउट्स को स्थिर करना, डिफ्यूजन प्लानिंग, और लंबी अवधि की नकल सीखने जैसी अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त करता है।
यह विधि स्थिर और सुसंगत वीडियो पूर्वानुमानों, बिना स्लाइडिंग विंडो के लंबे रोलआउट्स, और दीर्घकालिक स्मृति आवश्यकताओं वाले गैर-मार्कोवियन कार्यों के मजबूत संचालन की अनुमति देती है।
यह पेपर अनुक्रम मास्किंग, जो बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए आवश्यक है, को प्रसार मॉडलों के साथ जोड़ता है, प्रत्येक पिक्सेल के लिए 'अनिश्चितता' स्तर को ट्रैक करके, जिसे प्रसार मॉडल के लिए 'शोर' के रूप में माना जाता है।
यह विधि भूलभुलैया सुलझाने और एक रोबोट आर्म को नियंत्र ित करने जैसे कार्यों के लिए लाभकारी है, क्योंकि यह छवि के कुछ हिस्सों को पहले से ही मजबूत करने की अनुमति देती है।
यह दृष्टिकोण योजना और खोज में अनिश्चितता को मॉडल करता है, जिससे एजेंटों की प्रतिक्रिया और सामान्यीकरण की क्षमता में सुधार होता है, लेकिन इस पेपर में कार्यान्वयन विवरण और कोडबेस तक पहुंच की कमी है।
जैककार्ड समानता और मिनहैश का उपयोग बड़े पाठ संग्रहों में लगभग समान दस्तावेजों की पहचान करने के लिए किया जाता है, जैसे कि जीपीटी-3 डेटासेट तैयारी में उपयोग किए जाते हैं।
MinHash दस्तावेज़ की विशेषताओं को हैश करके और न्यूनतम हैश मान को एक हस्ताक्षर के रूप में उपयोग करके Jaccard समानता का अनुमान लगाता है, जिससे बड़े संग्रह की कुशल तुलना संभव होती है।
यह विधि स्केलेबल है और इसे हाइपरलॉगलॉग जैसी अन्य तकनीकों के साथ जोड़ा जा सकता है, जिससे यह बड़े पैमाने पर टेक्स्ट प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनती है।
यह पोस्ट निकट-डुप्लिकेट डेटा खोजने के लिए जैकार्ड समानता और मिनहैश के उपयोग पर चर्चा करती है, और चिकित्सा छवि विभाजन और डेटाबेस डेडुप्लिकेशन जैसे विभिन्न क्षेत्रों में उनके अनुप्रयोग को उजागर करती है।
डेडुप्लिकेशन कार्यों के लिए कई उपकरण और पुस्तकालयों का उल्लेख किया गया है, जिनमें डेटास्केच, रेंसा, स्प्लिंक और गाओया शामिल हैं, और उनके प्रदर्शन और उपयोग मामलों के बारे में जानकारी दी गई है।
फेलेगी-संटर मॉडल को इसके प्रभावीपन के लिए जाना जाता है, जो धुंधले मेल और असंगतियों को वज़न देकर लोगों को डेडुप्लिकेट करने में मदद करता है, जिससे बड़े डेटासेट्स में सटीकता में सुधार होता है।
1 जुलाई से, क्षेत्र-विशिष्ट मूल्य निर्धारण मशीनों के लिए, जिसमें अतिरिक्त RAM भी शामिल है, क्षेत्र द्वारा भिन्न बुनियादी ढांचे की लागतों के कारण पेश किया जाएगा।
मूल्य समायोजन चार महीनों में चरणबद्ध तरीके से किया जाएगा, और अंतिम मूल्य नवंबर तक निर्धारित किए जाएंगे; प्रारंभिक चालान में क्षेत्र-विशिष्ट मदें बिना मूल्य परिवर्तन के दिखाई देंगी।
मशीनों के साझा CPU 1x उपयोग के लिए बग फिक्स लागू किया गया है जो फ्री मशीनों के भत्ते क्रेडिट द्वारा कवर नहीं किया गया था, और क्रेडिट फिर से जारी किए जा रहे हैं।
Fly.io की क्षेत्र-विशिष्ट मूल्य निर्धारण ने चर्चाओं को जन्म दिया है, कुछ उपयोगकर्ताओं को यह Hetzner जैसे विकल्पों की तुलना में महंगा लग रहा है, विशेष रूप से उच्च उपलब्धता के लिए।
Fly.io अपने मूल्य निर्धारण का बचाव इस बात को उजागर करके करता है कि कुछ क्षेत्रों, जैसे ब्राजील में, उच्च परिचालन लागत के कारण समान वैश्विक दरें अस्थिर हैं।
शौक योजना को हटाने और कुछ विश्वसनीयता चिंताओं के बावजूद, कई उपयोगकर्ता Fly.io की विशेषताओं जैसे कि डायनामिक अनुरोध रूटिंग और 'ऑप्स-लेस' डिप्लॉयमेंट की सराहना करते हैं, जो उनके अनुसार उच्च लागत को उचित ठहराते हैं।