एक नया प्रोजेक्ट जिसे Flock कहा जा रहा है, Flutter को फोर्क करके विकसित किया जा रहा है ताकि श्रम की कमी को दूर किया जा सके और विकास की गति को बढ़ाया जा स के।
फ्लॉक का उद्देश्य फ्लटर के साथ अद्यतित रहना है, साथ ही उन बग फिक्स और विशेषताओं को जोड़ना है जिन्हें मूल फ्लटर टीम ने लागू नहीं किया है।
यह पहल समुदाय की भागीदारी को परीक्षण, समीक्षा और नेतृत्व के क्षेत्रों में प्रोत्साहित करती है ताकि Flutter की क्षमताओं को बढ़ाया जा सके।
एक नया प्रोजेक्ट "Flock" नाम से विकसित किया जा रहा है, जो Flutter को फोर्क करके बनाया जा रहा है, जिसका उद्देश्य डेस्कटॉप और वेब अनुप्रयोगों के विकास प्रक्रिया को सुधारना है।
फ्लॉक का उद्देश्य फ्लटर अपडेट्स के साथ तालमेल बनाए रखना है ताकि समुदाय में विभाजन को रोका जा सके, और संभावित विभाजनों के बारे में चिंताओं का समाधान किया जा सके।
इस पहल ने क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म फ्रेमवर्क्स पर बहस छेड़ दी है, जिसमें कुछ उपयोगकर्ता Flutter ऐप्स में प्रदर्शन और डिज़ाइन की सीमाओं के कारण नेटिव UI विकास को प्राथमिकता देते हैं।
गूगल रिसर्च इंजीनियरों ने एक मॉडल विकसित किया है जो हस्तलिखित फोटो को डिजिटल इंक में परिवर्तित करता है, पेन स्ट्रोक्स को बिना किसी विशेष उपकरण की आवश्यकता के कैप्चर करता है, जिसे डीरेंडरिंग के रूप में जाना जाता है।
यह विधि ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) से इस प्रकार भिन्न है कि यह हस्तलिपि की शैली और गतिशीलता को संरक्षित करती है, जिससे हस्तलिखित नोट्स के संपादन योग्य और यथार्थवादी डिजिटल प्रतिनिधित्व की अनुमति मिलती है।
मॉडल एक बहु-कार्य प्रशिक्षण सेटअप, दृष्टि-भाषा मॉडल, और डेटा वृद्धि का उपयोग करता है, जिससे यह मजबूत, स्केलेबल, और प्रभावी बनता है बिना जोड़ीदार प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के, और इसका प्रदर्शन मानव-निर्मित डिजिटल इंक के तुलनीय है।
एक उपयोगकर्ता ने हाथ से लिखे नोट्स को कुशलतापूर्वक डिजिटाइज़ करने के लिए एक रेफ्रिजरेटर व्हाइटबोर्ड और एक आईफोन का उपयोग करने का वर्णन किया, इस विधि की प्राकृतिक अनुभूति पर जोर देते हुए।
चर्चा में हस्तलेखन सुधारने के सुझाव शामिल थे, जैसे कि ब्लॉक अक्षरों या फाउंटेन पेन का उपयोग करना, और Mathpix जैसे उपकरणों का उल्लेख किया गया था जो हस्तलिखित समीकरणों को LaTeX में परिवर्तित करते हैं।
बातचीत में प्रौद्योगिकी के कारण हस्तलेखन कौशल में गिरावट का भी उल्लेख किया गया, जिसमें कुछ प्रतिभागियों ने व्यक्तिगत और शैक्षिक लाभों के लिए इन कौशलों को संरक्षित करने की वकालत की।
कर्स र, जो विजुअल स्टूडियो कोड का एक फोर्क है, बड़े भाषा मॉडल (LLM) सुविधाओं को एकीकृत करता है, जो मुफ्त और सब्सक्रिप्शन दोनों स्तरों की पेशकश करता है, जिसमें टैब पूर्णता, इनलाइन संपादन, एक चैट साइडबार, और क्रॉस-कोडबेस रिफैक्टर्स के लिए एक कंपोजर जैसी प्रमुख विशेषताएं शामिल हैं। - टैब पूर्णता दोहरावदार कार्यों और रिफैक्टरिंग को स्वचालित करने में मदद करती है, हालांकि यह कभी-कभी गलत पूर्णताएं सुझा सकती है; इनलाइन संपादन और चैट सुविधाएं कोड संशोधनों को बढ़ाती हैं। - .cursorrules फ़ाइल कोडिंग मानकों के साथ LLM का मार्गदर्शन कर सकती है, और कर्सर ने बाहरी लाइब्रेरी पर निर्भरता को कम करके और अपरिचित भाषाओं के उपयोग को प्रोत्साहित करके वर्कफ़्लो को बदल दिया है।
चर्चा का केंद्र कोडिंग में कर्सर जैसे एआई टूल्स के उपयोग पर है, जिसमें उनके लाभ और हानियों पर राय विभाजित हैं।
समर्थकों का तर्क है कि एआई दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है, उत्पादकता बढ़ा सकता है, और नए ढाँचों को सीखने में सहायता कर सकता है।
आलोचक जटिल कोडबेस को समझने में एआई की सीमाओं, अत्यधिक निर्भरता के खतरे, और दोषपूर्ण कोड उत्पन्न करने की संभावना के खिलाफ चेतावनी देते हैं, जिससे दक्षता और कौशल बनाए रखने के बीच संतुलन की आवश्यकता को उजागर किया जाता है।
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