A Code Llama egy rendkívül fejlett nyelvi modell a kódoláshoz, amely optimalizált kódot képes generálni, ami vitákat vált ki a lehetséges alkalmazásokról és a kódoptimalizálással és a pull-kérelmek generálásával kapcsolatos következményekről.
A prímszámok megértésének fontossága a szoftvermérnöki munkakörökben vitatott, míg a Code Llama képzési módszereivel és kontextusának méretével kapcsolatban találgatások merülnek fel.
A megbeszélések kiterjednek a GPU-k használatára a Code Llama helyi futtatásához, a hardverkövetelményekre, az eszközökre és a kód optimalizálására és javítására szolgáló modellekre. Vita folyik a nyílt forráskódú modellek használata és a legmodernebb modellek REST API-n keresztül történő elérése között is.
Az "Unnatural Code Llama" nevű modell teljesítményét és engedélyezését vitatják meg, valamint a mesterséges intelligencia fejlődésének lehetséges hatásait, például a munkahelyek biztonságát és az emberi ellenőrzést.
A résztvevők izgatottan nyilatkoznak az iparágat forradalmasító nyelvi modellekről, de elismerik a korlátokat, beleértve a teljesítménynek a képzési adatokon keresztül történő potenciális felfújásával kapcsolatos aggodalmakat.
A Code Llama egy élvonalbeli nagy nyelvi modell (LLM), amelyet kifejezetten kódolási feladatokhoz terveztek.
A program képes kódot és természetes nyelvet generálni a kódról a felszólítások alapján.
A Code Llama három modellel rendelkezik: A Code Llama - Python (Pythonra specializálva) és a Code Llama - Instruct (természetes nyelvi utasításokra finomhangolva).
A teljesítménytesztek során a Code Llama felülmúlta más nyilvánosan elérhető LLM-ek teljesítményét a kódfeladatokban.
Támogatja a népszerű programozási nyelveket, és használható kódkiegészítésre és hibakeresésre.
A Code Llama különböző méretű modellekkel rendelkezik, hogy megfeleljen az egyedi késleltetési követelményeknek.
Lehetősége van arra, hogy javítsa a kódolási munkafolyamatokat, és a kezdők számára is elérhetőbbé tegye a kódolást.
A Code Llama közösségi licenc alatt jelenik meg, és a felhasználóknak be kell tartaniuk az elfogadható felhasználási szabályzatot.
A modell biztonsági értékelésen esett át, és óvintézkedéseket tettek a kockázatok csökkentése érdekében.
A fejlesztőket arra ösztönzik, hogy a modellt a kódspecifikus értékelési referenciaértékek segítségével értékeljék, és biztonsági vizsgálatokat végezzenek.
A cél az, hogy a Llama 2 felhasználásával tovább fejlesszük a generatív mesterséges intelligenciát a kódoláshoz, és másokat is innovatív eszközök létrehozására ösztönözzünk.
A Hacker News irányelvei meghatározzák azokat a témákat, amelyek a hackereket érdekelhetik, kizárva a politikát, a bűnözést, a sportot és a hírességeket.
A címeket nem szabad megváltoztatni, és az eredeti forrást önreklámozás nélkül kell benyújtani.
A hozzászólási szekcióban a felhasználóktól elvárjuk, hogy udvariasak legyenek, kerüljék a gúnyolódást, és válaszoljanak az érvekre, ahelyett, hogy neveket használnának. Kerülni kell a nagybetűk használatát a hangsúlyozás érdekében, valamint az asztroturfing célozgatásokat. A nem megfelelő beadványokkal kapcsolatos panaszokat inkább jelezni kell, mintsem a hozzászólásokban megvitatni.
A Hacker News (HN) egy olyan platform, amely különböző témákat vitat meg, többek között a kommentelési irányelveket, a Reddit és a HN üres kommentjeit, a moderálási gyakorlatokat és a közösségi viselkedést.
A felhasználók frusztrációjukat fejezik ki a HN-en történő megjelöléssel és sebességkorlátozással, valamint a sebességkorlátozás és az árnyéktilalom etikájával kapcsolatban.
A HN-en folyó egyéb viták a humor szerepéről, a linkküldési irányelvek esetleges frissítéséről, a politikai történetek moderálásáról és az "üzleti hírek" hanyatlásáról szólnak.
A Hugging Face, egy mesterséges intelligenciával foglalkozó startup 235 millió dolláros D sorozatú finanszírozást biztosított, amelyben olyan neves befektetők is részt vettek, mint a Salesforce és az Nvidia.
A finanszírozási kör megduplázta a Hugging Face értékelését 4,5 milliárd dollárra 2022 májusától.
A Hugging Face adattudományi tárhelyet és fejlesztési eszközöket kínál, beleértve egy AI kódtárat, modelleket és adatkészleteket, valamint webes alkalmazásokat AI-alapú alkalmazásokhoz.
A vállalat olyan könyvtárakat és fizetős funkciókat kínál, mint az AutoTrain, az Inference API és az Infinity.
Az összegyűjtött forrásokat az Hugging Face a kutatás, a vállalkozások és a startupok támogatásának bővítésére fogja felhasználni.
A Hugging Face, egy mesterséges intelligenciamodell-hoszting platform nemrégiben 235 millió dolláros finanszírozást szerzett olyan befektetőktől, mint a Salesforce és az Nvidia.
A vállalat jövőbeli tervei között szerepel szolgáltatásainak monetizálása, ami aggodalmakat váltott ki a mesterséges intelligencia ökoszisztémát fenyegető kockázatokkal kapcsolatban, valamint azzal kapcsolatban, hogy csökkenteni kell a Hugging Face-től való függőséget.
Jelenleg is folynak a megbeszélések a lehetséges monetizációs stratégiákról, a más platformokkal való összehasonlításról és az ingyenes források fenntarthatóságáról.
Az AI/ML értékesítésének üzleti modellje körül viták folynak, és zavaros a Hugging Face által kínált ajánlatok.
A vállalat a finanszírozást a csapat bővítésére és a platform továbbfejlesztésére kívánja felhasználni.
A szerző bemutatja a Lenovo laptopon lévő BitLocker titkosítás megkerülésének módszerét egy olcsó logikai analizátor segítségével.
A BitLocker felépítése és a titkosítási kulcs TPM-ben történő tárolása ismertetésre kerül.
Részletesen ismertetjük a TPM-csere rögzítésének és dekódolásának folyamatát a titkosítási kulcs kinyerése érdekében, valamint a módszer korlátait és a biztonság javítására vonatkozó ajánlásokat.
A vita középpontjában a Microsoft Bitlocker titkosításának sérülékenységei és korlátai állnak a Lenovo laptopokon.
A felhasználók aggodalmukat fejezik ki a TPM-ek biztonságával és a támadások lehetőségével kapcsolatban.
A témakörök között szerepelnek a Bitlocker alapértelmezett beállításai, a biztonsági mentések helyreállítási kulcsainak fontossága és a titkosítási kulcsok lehallgatásának lehetősége.
Más titkosítási rendszerek, például az fTPM és a LUKS is említésre kerülnek.
A megbeszélések érintik a jelfeldolgozási és dekódolási módszereket, valamint a diszkrét TPM használatának korlátait.
A beszélgetés kitér az SSD firmware-alapú titkosításra, a hardveres tanúsítványokra és a TPM követelményeire az operációs rendszerekben, például a Windows 11-ben.
A Telomere-to-Telomere konzorcium sikeresen szekvenálta és összerakta az emberi Y-kromoszóma teljes szekvenciáját, új szekvenciát adva hozzá és kijavítva a hibákat.
Ez az eredmény mind a 24 emberi kromoszómára vonatkozóan átfogó referenciaszekvenciát biztosít, ami segíti a genomikai kutatást és az emberi genetikai variáció és evolúció megismerését.
A tanulmány rávilágít a nemi kromoszóma-komplement pontos reprezentációjának fontosságára a referencia genomokban, és feltárja az egyének közötti genomikai különbségeket és eltéréseket, hozzájárulva az emberi Y-kromoszóma és a genetikai sokféleség megértéséhez.
A tudósok mérföldkőnek tekintik az emberi Y-kromoszóma szekvenálását, ami elősegíti az emberi genetika megértését, és kapukat nyit a jövőbeli kutatások előtt.
Mind a 24 kromoszóma, köztük az Y-kromoszóma szekvenálása segít a genetikai eltérések, a betegségek és a tulajdonságokkal való kapcsolatuk tanulmányozásában.
Ennek ellenére az emberi genetika megértése továbbra is összetett marad a tulajdonságokat befolyásoló számos tényező és a genetikai különbségek konkrét tulajdonságokhoz való leképezésével kapcsolatos kihívások miatt.
Egy középiskolát végzett fiatalember szinkronizálási szolgáltatást fejlesztett ki az Obsidian.md számára, amely alternatívát kínál a hivatalos fizetős szolgáltatáshoz képest.
Bár a szolgáltatás még fejlesztés alatt áll, és néhány funkciója hiányzik, alapvető szinkronizálási funkciókat kínál.
A készítő tisztában van a szolgáltatási feltételek esetleges megsértésével, és szükség esetén hajlandó eltávolítani a tárolót. A szolgáltatás célja nem a hivatalos kínálattal való versengés.
A felhasználók elégedettségüket és támogatásukat fejezik ki az Obsidian jegyzetelő alkalmazással kapcsolatban, és különböző szempontokat vitatnak meg, például a szinkronizálási szolgáltatást, az árképzést, a felhasználói felületet és az alternatív lehetőségeket.
Az Obsidian vezérigazgatója válaszol a felhasználói visszajelzésekre, és bejelenti az alkalmazás közelgő fejlesztéseit.
Egyes felhasználók az Obsidian nyílt forráskódú felhasználását javasolják, és alternatív szinkronizálási lehetőségeket említenek, míg mások az alkalmazás funkcióinak különböző aspektusairól alkotnak eltérő véleményt.
A szerző beszámol a FreeBSD sikeres portolásának tapasztalatairól, hogy a Firecracker Virtual Machine Monitoron fusson.
A kihívások ellenére sikerült leküzdeniük azokat, és jelentős előrelépést tettek a FreeBSD optimalizálásában, hogy javítsák a Firecracker rendszerindítási idejét.
A szerző jövőbeli terveket is említ, beleértve a Xen-támogatás szétválasztását és a Firecracker esetleges portolását FreeBSD-re.
A FreeBSD hatékonyan és gyorsan működik a Firecracker mikro-VM platformon.
A Firecracker egy komplett gép és egy hatékony fejlesztési környezet előnyeit kínálja.
A cikk a gvisor és a hypervisorok használatát, a Linux kernel rövid életű VM-életciklusokra való optimalizálását, valamint az olyan technológiák előnyeit vizsgálja, mint a Lambda és a Firecracker a hagyományos módszerekhez képest.
A Jacobin egy Go alapú JVM implementáció, amely képes Java 17 osztályok végrehajtására, és egy átfogóbb JVM implementációt kínál világos és egységes kóddal.
Más JVM implementációktól eltérően a Jacobin a Go beépített memóriakezelését használja, és nem tartalmaz szemétgyűjtő kódot.
A projektet széleskörűen tesztelik, és a fejlesztőcsapat célja, hogy a jövőben OpenJDK tesztcsomagokat futtasson.
A Tor a szolgáltatásmegtagadásos (DoS) támadások megelőzése érdekében egy PoW (proof-of-work) védelmet vezetett be az onion szolgáltatásokhoz.
A bejövő ügyfélkapcsolatoknak meg kell oldaniuk egy rejtvényt, ami bizonyítja hitelességüket és elriasztja a támadókat.
A PoW-mechanizmus a valódi forgalmat helyezi előtérbe, és a nagyszabású támadásokat ellehetetleníti, növelve ezzel a Tor-hálózat biztonságát és megbízhatóságát.