A szerző megosztja személyes tapasztalatait arról, hogy elbocsátották egy szoftverfejlesztői állásból, és milyen kihívásokkal kellett szembenéznie az új álláskeresés során.
Nehézségekbe ütköztek az álláskereséssel az olyan platformokon, mint a LinkedIn, de nagyobb sikert értek el a Demando nevű oldallal.
A szerző hangsúlyozza az adott programozási nyelvben szerzett tapasztalat fontosságát, a kódolási interjúkra való felkészülést, valamint a bértárgyalások során alkalmazott stratégiákat.
A szoftverfejlesztők a munkaerőpiacon olyan kihívásokkal és frusztrációkkal szembesülnek, mint például az, hogy a toborzók szellemként kezelik őket, és magas elvárásokat támasztanak a speciális technikai készségekkel szemben.
Sokan tapasztaltak elutasítást és visszaminősített állásajánlatokat, a jelenlegi állásuknál alacsonyabb fizetéssel.
A FAANG vállalatok, különösen az Amazon hírnevét megemlítik a felvételi gyakorlatokról, a nagy technológiai vállalatokról a startupokra való átállásról és az önéletrajzok tisztességtelenségével kapcsolatos aggodalmakról szóló vitában. Vita folyik továbbá a diszkriminációról, az előítéletességről és a fényképek használatáról az álláspályázatokban.
A "Bitwise Liminal" című rövidfilmet mindössze 256 bájtnyi kód felhasználásával készítették el.
A filmet egy régi VHS kazettán találták, és speciális szoftverrel restaurálták.
A webböngészőben létrehozott kód vizuálisan lenyűgöző, nyugtalanító álmokat idéző élményt nyújt, és dicséretet érdemel minimalista megközelítése és jellegzetes vizuális stílusa miatt.
Az OpenStreetMap vektoros csempéket vezet be a weboldalán, ami javítja a térképadatok testreszabhatóságát és interakcióját.
Paul Norman, egy képzett térképész, a projekt élére lett felvéve.
A vektoros csempék elfogadása javítja a felhasználói élményt, új funkciókat, például 3D-s térképeket tesz lehetővé, és megkönnyíti további adathalmazok integrálását. Az OpenStreetMap Alapítvány adományokat kér ennek a törekvésnek a támogatására.
A cikk az OpenStreetMap vektortérképek offline navigációhoz való használatát vizsgálja, és betekintést nyújt az OpenStreetMap-adatok különböző eszközökön történő eléréséhez és stílusához szükséges különböző alkalmazásokba és szoftverekbe.
A vita kiterjed az alternatív térképszolgáltatókra, a vektoros térképek saját tárhelyére, a vektoros csempék megvalósításával kapcsolatos kihívásokra, valamint az OpenStreetMap közösségen belüli bizalom megsértésével és a támogatás hiányával kapcsolatos aggodalmakra.
Az OSM Buildings projekt körüli viták is szóba kerülnek, valamint az OSM Vector Tile szolgáltatás fejlesztésére vonatkozó ajánlások és egy szabványosított vektoros csempeformátum szükségessége. A cikk kitér továbbá a csempekészletek térképezési ökoszisztémába való integrálására, valamint a PMTiles használatának előnyeire és korlátaira a térképcsempék frissítésére és kiszolgálására az OpenStreetMap projektben.
A vita témája a filmek adózási célú szándékos megsemmisítése, érvekkel e gyakorlat mellett és ellen.
A vita kiterjed a művészi integritásra, az egyéni és vállalati szabadságra, a vagyonértékelésre, a közforrások lehetséges kihasználására és a filmiparra gyakorolt hatásokra.
Kérdések merülnek fel az eszközök adóleírás céljából történő megsemmisítésének jogszerűségével, etikájával és adózási vonatkozásaival kapcsolatban, a szellemi tulajdonjogok, a filmforgalmazás bonyolultsága és a filmiparra vonatkozó adókedvezmények hatásaival együtt.
A szöveg bemutatja a nyelvi modell (LLM) és az emberi preferenciák összehangolásának koncepcióját a megerősítő tanulás emberi visszajelzéssel (RLHF) segítségével.
A DataDreamer egy olyan szoftver, amely leegyszerűsíti ezt az összehangolási folyamatot.
A szövegben szereplő példa bemutatja, hogyan lehet az LLM-et az emberi preferenciák adathalmazának felhasználásával betanítani, és a válaszait az emberi preferenciákhoz való igazodásra optimalizálni.
A vita a különböző gépi tanulási kutatási megközelítések, például az RLHF + PPO, az RLHF LLM-mel a DPO-ban és a helyi megerősítéses tanulás előnyeire és hátrányaira összpontosít.
A résztvevők megvitatják az absztrakciók és a kódsorok csökkentésének jelentőségét a programozási projektekben.
Az RLHF életképessége és kihívásai, beleértve a hatékony irányítást és adatgyűjtést, megkérdőjeleződnek, és kritika és javaslatok hangzanak el a megadott kódpéldák javítására.