Az "LLM Visualization Home" egy olyan platform, amely az LLM-hez (Master of Laws) kapcsolódó adatok és információk vizualizálására szolgál.
A weboldal célja, hogy vizuális ábrázolást és betekintést nyújtson a LLM programokba, trendekbe és statisztikákba.
A felhasználók hozzáférhetnek interaktív vizualizációkhoz, és az LLM-adatok különböző aspektusait vizsgálhatják meg, hogy jobban megértsék a területet.
A szerző feltárja a modern JavaScript keretrendszereket és azok közös alapkoncepcióit, mint például a reaktivitás és a klónozott sablonok.
Elmagyarázzák a cloneNode használatát a teljesítmény optimalizálása érdekében, és bemutatnak más modern JavaScript API-kat, például a Proxy-t.
A szerző tárgyalja a reaktív rendszer és a DOM renderelés létrehozásának folyamatát, javaslatokat tesz a javításra, és összehasonlítja a különböző keretrendszer-megközelítéseket. Rávilágítanak a saját keretrendszerük előnyeire is.
A React és más JavaScript-keretrendszerek csak a módosított komponenst és annak gyermekeit frissítik a virtuális DOM újraépítésekor, eloszlatva a teljes DOM-frissítéssel kapcsolatos tévhiteket.
A useMemo és a React.memo használatával megelőzhető a gyermek komponensek szükségtelen újrarenderezése, optimalizálva ezzel a teljesítményt.
A fórumon folytatott vita a Svelte funkcióit és korlátait, valamint olyan témákat vizsgál, mint a szerveroldali renderelés, állapotdiagramok és a modern JavaScript keretrendszerek összetettsége. Olyan alternatív keretrendszerek is szóba kerülnek, mint az RxJS, a RiotJS és az Ember.js.
A személy arra kéri a közösség tagjait, hogy osszák meg azokat a projekteket, amelyek segítettek nekik munkát szerezni, különösen, ha a projekt közvetlenül vezetett az állás megszerzéséhez, vagy szerepet játszott az interjú során.
Az is érdekli őket, hogy a projekt bármilyen módon kapcsolódott-e a munkához.
Emellett azt is szeretnék megtudni, hogy van-e olyan vállalat, amely jelenleg is felvételt hirdet.
A szerző kifejlesztett egy ingyenes weboldalt, amely segít a felhasználóknak azonosítani a kéretlen telefonhívások vagy szöveges spamek mögött álló távközlési szolgáltatót.
A visszaélést a szolgáltatónak jelentve a felhasználók potenciálisan elérhetik, hogy a spammer megszüntesse a szolgáltatását.
A cél az, hogy a jó hírű távközlési szolgáltatókat a visszaélésekkel kapcsolatos információkkal segítse a visszaélő ügyfelek kikapcsolásában.
A cikk foglalkozik a kéretlen hívások és szöveges üzenetek problémájával, és megoldásokat javasol ezek leküzdésére.
Megkérdőjelezik a spamek hatóságok és távközlési szolgáltatók felé történő bejelentésének hatékonyságát, és szigorúbb büntetéseket és végrehajtást javasolnak.
A vita kiemeli a távközlési vállalatok bűnrészességét, a spam-hívások blokkolására, a spam-szövegek továbbítására vonatkozó stratégiákat, valamint a telefonszám-hamisítás és -követés kihívásait.
A Lobsters Rails Project egy nyílt forráskódú kódbázis a https://lobste.rs weboldalhoz, amely Ruby on Rails segítségével készült, és SQL háttértárat használ.
Ez egy megengedő licenc alatt érhető el, amely lehetővé teszi mások számára, hogy hasonló weboldalakat hozzanak létre.
A projekt örömmel fogadja a hozzájárulásokat, hibajelentéseket, és útmutatást ad a weboldal beállításához és kezeléséhez.
A felhasználók vitát folytatnak a Lobsters és a Hacker News online közösségek önreklámozási szabályairól, kulturális normáiról és moderálási gyakorlatáról.
A beszélgetések gyakran érintik a vitákat, a csökkenő felhasználói részvételt és a platformok technikai jellemzőit.
A Lobstersről és a Hacker Newsról alkotott vélemények a pozitívtól a vegyesig terjednek.
Az OpenAI, egy kiemelkedő AI-vállalat 51 millió dollár értékben tervezi megvásárolni az agy által inspirált chipeket, az úgynevezett neuromorfikus feldolgozóegységeket (NPU) a Rain-től, egy startup cégtől, amelyet az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman támogat.
Az ügylet felhívja a figyelmet az Altman személyes befektetéseiből és az OpenAI vezérigazgatói szerepéből eredő potenciális összeférhetetlenségre.
Az OpenAI mesterséges intelligencia chipekbe történő befektetése tükrözi az AI technológia fejlesztése iránti elkötelezettségét.
A Rain chipjei, amelyek a RISC-V nyílt forráskódú architektúrán alapulnak, nagyobb számítási teljesítményt és energiahatékonyságot kínálnak a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez használt jelenlegi grafikus chipekhez képest.
Rain kihívásokkal nézett szembe, többek között egy Szaúd-Arábiához kötődő befektető eltávolításával nemzetbiztonsági aggályok miatt.
A Rain azt állította, hogy előrehaladott tárgyalásokat folytat olyan technológiai óriásokkal, mint a Google és a Microsoft a chiprendszerekről.
A Rain finanszírozási körét az Egyesült Államokban történő külföldi befektetésekkel foglalkozó bizottság (CFIUS) alaposan megvizsgálta, kiemelve a kritikus technológiákhoz való hozzáféréssel és azok ellenőrzésével kapcsolatos aggályokat.
Az OpenAI-nak jelentős pénzügyi támogatással rendelkező partnereket kell találnia, hogy kielégíthesse hardverigényeit.
Az OpenAI-ról folytatott beszélgetések a témák széles skáláját ölelik fel, beleértve a vállalat elkötelezettségét, hogy egy startup cégtől vásárol AI-chipeket, valamint az összeférhetetlenséggel és az átláthatósággal kapcsolatos aggályokat.
A viták a részvényesi érték maximalizálásáról és a vállalati felelősségről, az OpenAI-n belüli tisztességtelenséggel és visszaélésekkel kapcsolatos vádakról, valamint a nyelvi sokszínűségről és a kulturális különbségekről szóló beszélgetésekről is szólnak.
További témák közé tartoznak a befektetési döntésekkel és a korrupcióval kapcsolatos spekulációk, a felmondási kultúra és a média védelmének kritikája, a jótékonyságról és a jótékonysági tevékenységek mögött meghúzódó motivációkról szóló viták, valamint a személyes érdekek és a szakmai szerepek elválasztásának etikájáról alkotott vélemények.
A szerző elégedetlenségét fejezi ki a Jenkins használatával kapcsolatban a CI csővezetékükhöz, hivatkozva a Groovy-val kapcsolatos kihívásokra és a deklaratív csővezetékek támogatásának hiányára.
Megvitatják az engedélyekkel, a leletekkel és a Docker-konténerek integrálásával kapcsolatos problémákat.
A szerző kiemeli az olyan hasznos eszközöket, mint a snippet-generátor és a Github-keresés. Egy másik cégnél már nem kell a CI-t és a Jenkins-t kezelniük, mivel van erre egy dedikált csapat.
A beszélgetés során különböző CI-eszközöket, köztük a Jenkins-t, a GitLab CI-t és a GitHub Actions-t vizsgáljuk meg.
A felhasználók megosztják véleményüket az eszközök erősségeiről és gyengeségeiről, kritizálják a Jenkins felhasználói felületét, összetettségét és funkciókészletét, és dicsérik a GitLab CI megbízhatóságát és felhasználóbarátságát.
További témák a hordozható csővezetékek, a Docker, a helyi tesztelés és a különböző környezetek által támasztott kihívások.
Hangsúlyozzák a felhasználóbarát, testreszabható és hatékony CI-eszközök fontosságát a szoftverfejlesztési folyamatokban.
A Steel egy felhasználóbarát és nagy teljesítményű sémadialektus nyelv, amely Rust nyelven épül.
Támogatja a makrókat, a Rust függvényekkel való integrációt és a beépített megváltoztathatatlan adatszerkezeteket.
A nyelv magasabb rendű szerződéseket valósít meg a szerződéses tervezéshez, és a Pythonhoz képest ígéretes teljesítményt mutat.
A mellékelt kód bemutatja a Steel virtuális gép használatát, a függvények és struktúrák regisztrálását, valamint a külvilággal való interakciót az ExternalStruct osztály segítségével.
A program speciális licencek és hozzájárulási irányelvek alapján érhető el.
A beszélgetés a programozási nyelvekkel kapcsolatos t émák széles skáláját járja körül, beleértve a Scheme mint bővítő nyelv használatát és a Turing-teljes nyelvek szoftverkonfigurációhoz való használatáról szóló vitákat.
A Lisp és dialektusainak előnyeit és korlátait, valamint a Rustban alkalmazott szemétgyűjtési stratégiákat tárgyaljuk.
A beszélgetés olyan témákat is érint, mint a programozási szintaxis, a makrók használata, a memóriabiztonság és a játékmotor optimalizálása. Összességében a beszélgetés a különböző programozási koncepciók és technológiák hasznosságára, elfogadására és kompromisszumaira összpontosít.
A cikk azt vizsgálja, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM), mint például a GPT-4, képesek-e kezelni a titkosított szöveget.
A szerzők bemutatják a Scrambled Bench-t, egy olyan programcsomagot, amely az LLM-ek képességét vizsgálja a titkosított bemenet kezelésében.
A kísérleti eredmények azt mutatják, hogy a GPT-4 a feladat összetett jellege ellenére sikeresen rekonstruálja az eredeti mondatokat a titkosított szövegből.
A beszélgetés középpontjában az OpenAI által kifejlesztett GPT-4 nyelvi modell képességei és korlátai állnak.
A GPT-4 képes a szavak szegmentálására és a kódolt szövegek írásjelének kijelölésére, ami bizonyítja, hogy érti a nyelvet.
A GPT-4-nek azonban vannak hiányosságai és korlátai, például a nyelvtani szabályokkal és a tokenizációval kapcsolatos problémák, ami arra ösztönöz, hogy a modellt különböző nyelvekkel és alternatív modellekkel teszteljék.
A Gron egy olyan eszköz, amely a JSON-t diszkrét hozzárendelésekké alakítja, így egyszerűbbé teszi a konkrét értékek keresését és azok elérési útvonalának megtekintését.
Hasznos a kiterjedt JSON-válaszokkal és nem megfelelő dokumentációval rendelkező API-k feltárásához.
A Gron a szűrt adatokat is vissza tudja konvertálni JSON-ba, és könnyen telepíthető és használható a grep és más eszközökkel együtt.
A megbeszélések a Gron JSON elemző eszköz memóriahasználatára összpontosítanak, és olyan alternatívákat javasolnak, mint a Fastgron és a jq a jobb hatékonyság érdekében.
A Gron előnyeit és korlátait, valamint a különböző eszközök összehasonlítását mérlegeljük.
A Gron sokoldalúságát különböző feladatokhoz is megvitatjuk, kiemelve hasznosságát bizonyos forgatókönyvekben.
A beszélgetés "A helytartó barátnő" című történet különböző aspektusait járja körül, beleértve a befejezés értelmezését, a hűségről és a kapcsolatokról szóló vitákat, valamint a klisék és a hihetőség kritikáját.
A nemek ábrázolása a történetmesélésben, valamint az önfejlesztésről, a személyes fejlődésről és az ideális partner megtalálásának kihívásairól szóló beszélgetések szintén a beszélgetés részét képezik.
További témák a numerikus értékelő skálák használata és az egyének árucikké tétele. Végül a vita hangsúlyozza a művek kritikus elemzésének és a különböző nézőpontok figyelembevételének jelentőségét.
Az onsites.fyi egy olyan platform, amely összegyűjti és megosztja az interjúk során szerzett tapasztalatokat és meglátásokat olyan neves technológiai vállalatoktól, mint az Apple, a Google, a Meta, a Microsoft és az Amazon.
A platform értékes felkészülési forrásokat kínál valós interjútapasztalatok áttekintésével, így a felhasználók képet kaphatnak arról, hogy mire számíthatnak az interjú során.
A felhasználókat arra ösztönzik, hogy adjanak visszajelzést saját interjútapasztalataikról, tovább gazdagítva ezzel a platform tartalmát és a jövőbeli álláskeresők javát.
Az interjúk folyamata és a felvételi gyakorlat a nagy technológiai vállalatoknál, például a Google-nál, az Apple-nél, a Metánál, a Microsoftnál és az Amazonnál, kerül megvitatásra.
A frusztrációt a koordinálatlan és időigényes interjúkkal kapcsolatban fejezték ki.
A Google-nál való munkavégzés előnyeit, például a magas fizetést és a korai nyugdíjba vonulás lehetőségét említik.
Ez a cikk áttekintést nyújt a fájlrendszer fogalmairól és megvalósításáról, beleértve az adatok szervezését, a metaadatok és mutatók használatát, valamint a fájlkeresés optimalizálási módszereit.
A szerző bemutatja saját, ext4 alapú fájlrendszerét, a GotenksFS-t, ismertetve annak lemezen belüli felépítését, konfigurációs lehetőségeit és maximális fájlkapacitását.
A cikk a könyvtár létrehozásának és a fájl írásának folyamatát mutatja be a GotenksFS-ben, és további forrásokat tartalmaz a további olvasáshoz és az írás során használt hivatkozásokhoz.
A cikk egy fájlrendszer létrehozásának folyamatát vizsgálja a Rusztban a semmiből, összehasonlítva azt a Unix fájlrendszerrel (UFS).
A szerző azt tanácsolja, hogy a lemezen lévő formátum meghatározásakor ne használjuk a libc típusokat, mivel azok rendszerenként eltérőek lehetnek.
Az adatblokkokra mutató közvetett mutatókat elavultnak kritizálják, és az extentek használatát javasolják, mint hatékonyabb módszert a nagyméretű fájlok adatblokkjainak követésére. A cikk kitér a közvetett mutatók mögötti aritmetikára és a maximális fájlméret-kapacitásra is.