Perdebatan yang sedang berlangsung tentang kontrol pengguna atas data mereka, dampak dari izin aplikasi, dan perlunya transparansi dan akuntabilitas dari pengembang aplikasi dan produsen perangkat.
Kekhawatiran tentang privasi dan otonomi pengguna, dan potensi perkembangan baru di masa depan.
Diskusi mengenai implementasi pelokalan wilayah di App Store, ketidakpuasan terhadap sistem yang ada saat ini, dan saran-saran untuk solusi alternatif.
PEP 703, jika diterima, dapat mengarah pada penghapusan Global Interpreter Lock (GIL) di CPython, menawarkan paralelisme dan kinerja yang lebih baik.
Transisi ke Python tanpa GIL akan membutuhkan pembangunan kembali dan memperbarui ekstensi C-API, yang bisa menjadi pekerjaan besar bagi basis kode yang sangat bergantung pada ekstensi tersebut.
Facebook (Meta) telah berkomitmen untuk menginvestasikan waktu bertahun-tahun bagi para insinyur untuk meningkatkan penerjemah Python dan memungkinkan untuk menonaktifkan GIL.
Insinyur perangkat lunak sering kali tidak suka bekerja dengan kode, terutama kode yang ditulis oleh orang lain. Mereka lebih suka proyek-proyek greenfield yang membutuhkan sedikit pemeliharaan dan pemecahan masalah.
Stack Overflow adalah sumber daya yang populer untuk menemukan solusi kode tanpa analisis kode yang ekstensif.
Insinyur senior memprioritaskan meminimalkan kode yang tidak perlu dan menghapus kode yang sudah ada, memahami bahwa kode menimbulkan pemeliharaan dan risiko. Mereka menganjurkan untuk meningkatkan dan menggunakan kembali kode yang sudah ada daripada membuat solusi baru.
Insinyur perangkat lunak sering kali tidak suka bekerja dengan kode yang sudah ada karena kode tersebut bisa jadi rumit dan sulit dipahami.
Sangat penting untuk menyeimbangkan antara menulis kode baru dan bekerja dengan kode yang sudah ada, dengan mempertimbangkan biaya yang diproyeksikan untuk memelihara kode yang sudah ada dan potensi manfaat dari pembangunan ulang.
Insinyur yang baik harus bangga dengan pekerjaan mereka, mengupayakan kode yang bersih dan mudah dipelihara, dan memahami manfaat jangka panjang dari penulisan kode yang berkualitas.
Langchain dikritik karena mencoba memecahkan masalah di atas fondasi teknis yang tidak sesuai.
Pengguna menemukan bahwa permintaan khusus dan penyetelan cepat yang diperlukan untuk setiap fitur di Langchain tidak dapat digunakan kembali dan menghasilkan output di bawah standar.
Banyak pengembang merasa lebih efisien untuk membangun solusi mereka sendiri dengan menggunakan metode dan pustaka yang lebih sederhana, daripada menggunakan abstraksi Langchain.
Penulis menjelaskan mengapa mereka berhenti membeli laptop baru dan beralih menggunakan mesin bekas tahun 2006 yang harganya jauh lebih murah.
Tidak membeli laptop baru tidak hanya menghemat uang tetapi juga mengurangi konsumsi sumber daya dan perusakan lingkungan yang terkait dengan produksi laptop.
Penulis memberikan tips tentang cara membuat laptop lama berjalan seperti baru dengan menggunakan perangkat lunak hemat energi dan mengganti hard disk drive dengan solid-state drive.
Postingan berjudul 'Belajar elektronik dengan praktik' ini ditujukan untuk orang-orang yang tertarik untuk belajar tentang elektronik melalui praktik langsung.
Artikel ini memberikan pendekatan praktis untuk belajar elektronik, yang sangat berguna bagi pemula yang baru mengenal bidang ini.
Pembaca dapat berharap untuk mendapatkan pengetahuan dan keterampilan yang berharga di bidang elektronik melalui panduan langkah demi langkah dan contoh-contoh praktis yang disediakan dalam postingan ini.
PdfGptIndexer adalah alat yang membantu Anda dengan cepat menemukan dan mencari informasi dalam dokumen PDF menggunakan model AI tingkat lanjut.
Alat ini menggunakan pustaka seperti Textract, Transformers, Langchain, dan FAISS untuk memproses dan menyimpan data teks secara ringkas dan efisien.
Menyimpan penyematan teks secara lokal mempercepat proses pengambilan, memungkinkan akses offline, menghemat sumber daya komputasi, dan memungkinkan bekerja dengan kumpulan data yang besar.
Pengguna merasa frustrasi dengan persyaratan menggunakan OpenAI atau layanan cloud untuk aplikasi serupa.
Pendekatan default untuk aplikasi ini haruslah lokal terlebih dahulu, dengan opsi untuk menggunakan layanan cloud jika diinginkan.
Ada opsi alternatif yang tersedia, seperti LLM yang dijalankan secara lokal, yang dapat menyediakan fungsionalitas serupa tanpa memerlukan layanan cloud.
Beberapa pengguna tertarik untuk menjalankan LLM secara lokal di perangkat keras mereka sendiri, tetapi mencari panduan tentang cara melakukannya secara efektif.
Kebijakan harga dan penggunaan data OpenAI menjadi perhatian bagi beberapa pengguna, yang mencari opsi alternatif untuk alasan privasi.
Ada beberapa alat dan pustaka sumber terbuka yang tersedia untuk membangun dan menyesuaikan LLM, seperti txtai dan ChatGPT.
Pengguna mencari solusi yang memungkinkan mereka untuk mencari dan mengakses informasi dari dokumen dan data mereka sendiri.
Ada diskusi tentang implikasi privasi dari penggunaan model AI dan layanan cloud, terutama untuk data pribadi dan sensitif.
Beberapa pengguna tertarik dengan sertifikasi dan kualifikasi yang terkait dengan model dan teknologi AI, sementara yang lain tidak melihat nilai di dalamnya.
Ada opsi dan startup yang bersaing di bidang fine-tuning dan pencarian vektor yang menawarkan alternatif untuk OpenAI.
Para pengguna mendiskusikan kelebihan dan keterbatasan model penyematan yang berbeda, seperti GPT-2, GPT-4, dan penyematan khusus.
Pengguna juga mengeksplorasi penggunaan alat dan pustaka lain, seperti Milvus, Quickwit, dan Pinecone, untuk penyimpanan dan pencarian vektor.
Terdapat ketertarikan untuk menggunakan model AI untuk mencari dan menganalisis data pribadi, seperti email dan log obrolan.
Pentingnya privasi dan keamanan data disoroti, dengan kekhawatiran tentang akses pihak ketiga ke informasi pribadi dan sensitif.
Pengguna tertarik untuk menemukan versi dan layanan yang di-host yang menyediakan kemampuan AI untuk analisis dan pengambilan data.
Kasus penggunaan potensial untuk pengindeksan dan pencarian data menggunakan model AI dibahas, seperti mengatur catatan, mengambil informasi, dan membuat ringkasan.
Ada perdebatan tentang efektivitas dan keandalan model dan penyematan AI yang berbeda, termasuk GPT-2, GPT-4, dan lainnya.
Para pengguna berbagi pengalaman dan rekomendasi mereka untuk menjalankan model AI secara lokal pada konfigurasi perangkat keras yang berbeda, seperti Intel Mac.
Ketersediaan alternatif dan pustaka sumber terbuka, seperti privateGPT dan vlite, juga disoroti.
Manfaat menggunakan model AI untuk pencarian dokumen dan manajemen pengetahuan pribadi dibahas, termasuk peningkatan kemampuan pengambilan dan peringkasan.
Kekhawatiran tentang penyalahgunaan dan potensi penyalahgunaan model AI, termasuk informasi medis dan pelanggaran privasi, diangkat.
Beberapa pengguna mengungkapkan rasa frustrasi dengan kurangnya dokumentasi dan informasi tentang persyaratan perangkat keras dan tolok ukur kinerja untuk model AI.
Pengguna berbagi pengalaman mereka dengan berbagai alat dan pendekatan untuk menggunakan model AI, seperti layanan yang memungkinkan interaksi pribadi dengan dokumen dan penyematan.
MyHouse.wad, mod Doom II, dipuji sebagai game horor terbaik tahun ini oleh para penggemarnya. Mod ini memperkenalkan teknologi dan fitur baru yang sebelumnya dianggap mustahil di Doom II.
Mod ini dibuat oleh pengguna misterius bernama Veddge, yang meninggalkan pesan samar dan menghilang tak lama setelah merilisnya. Hal ini memicu kegilaan di antara para pemain yang sangat ingin mengungkap rahasia mod tersebut dan hubungannya dengan pengalaman pribadi Veddge.
Atmosfer permainan yang meresahkan dan gameplay yang membengkokkan pikiran menjadikannya pengalaman horor yang unik dan tak terlupakan yang telah menuai pujian dari para pemain dan profesional industri, termasuk perancang Doom, John Romero, dan penulis Mark Danielewski.
Periklanan digital dipenuhi dengan penipuan dan praktik-praktik yang menipu, dengan berbagai lapisan penipuan yang bertumpuk-tumpuk.
Iklan berbasis data, yang mengklaim menggunakan informasi pribadi untuk menargetkan iklan secara akurat, sering kali gagal dalam penargetan dan membombardir individu dengan iklan yang tidak relevan.
Perusahaan teknologi memiliki banyak sekali data pengguna, tetapi algoritme mereka tidak cukup canggih untuk membuat prediksi yang akurat atau memberikan wawasan yang berarti bagi pengiklan. Akibatnya, pengiklan mendapatkan janji palsu dan berakhir dengan kampanye iklan yang tidak efektif.
Penulis berpendapat bahwa iklan berbasis data adalah penipuan dan mempertanyakan keefektifan iklan bertarget dan algoritme.
Mereka menyoroti keterputusan antara pengiklan dan audiens target mereka dan menyarankan bahwa industri periklanan difokuskan pada penjualan layanan daripada mendorong penjualan.
Penulis menekankan pentingnya mempertanyakan efektivitas iklan berbasis data dan perlunya pengujian dan analisis yang lebih ketat.