Code Llama adalah model bahasa yang sangat canggih untuk pengkodean yang dapat menghasilkan kode yang dioptimalkan, memicu diskusi tentang aplikasi potensial dan implikasinya untuk pengoptimalan kode dan menghasilkan pull request.
Pentingnya memahami bilangan prima dalam pekerjaan rekayasa perangkat lunak masih diperdebatkan, sementara spekulasi muncul tentang metode pelatihan dan ukuran konteks Code Llama.
Diskusi mencakup penggunaan GPU untuk menjalankan Code Llama secara lokal, persyaratan perangkat keras, alat, dan model untuk mengoptimalkan dan meningkatkan kode. Ada juga perdebatan antara menggunakan model sumber terbuka versus mengakses model mutakhir melalui REST API.
Kinerja dan lisensi dari model yang disebut "Unnatural Code Llama" masih diperdebatkan, di samping dampak potensial dari kemajuan AI, seperti keamanan pekerjaan dan kontrol manusia.
Para peserta mengungkapkan kegembiraan mereka mengenai model bahasa yang merevolusi industri ini, namun mereka juga mengakui adanya keterbatasan, termasuk kekhawatiran mengenai potensi penggelembungan kinerja melalui data pelatihan.
Code Llama adalah model bahasa besar (LLM) mutakhir yang dirancang khusus untuk tugas-tugas pengkodean.
Ini dapat menghasilkan kode dan bahasa alami tentang kode berdasarkan petunjuk.
Code Llama memiliki tiga model: Code Llama (model kode dasar), Code Llama - Python (khusus untuk Python), dan Code Llama - Instruct (disempurnakan untuk instruksi bahasa alami).
Dalam pengujian benchmark, Code Llama mengungguli LLM lain yang tersedia untuk umum pada tugas-tugas kode.
Mendukung bahasa pemrograman populer dan dapat digunakan untuk penyelesaian kode dan debugging.
Code Llama memiliki ukuran model yang berbeda untuk memenuhi kebutuhan latensi tertentu.
Ini memiliki potensi untuk meningkatkan alur kerja pengkodean dan membuat pengkodean lebih mudah diakses oleh para pemula.
Code Llama dirilis di bawah lisensi komunitas, dan pengguna harus mematuhi kebijakan penggunaan yang dapat diterima.
Model ini telah melalui evaluasi keselamatan dan tindakan pencegahan telah dilakukan untuk mengurangi risiko.
Pengembang didorong untuk mengevaluasi model menggunakan tolok ukur evaluasi khusus kode dan melakukan studi keselamatan.
Tujuannya adalah untuk terus mengembangkan AI generatif untuk pengkodean dengan memanfaatkan Llama 2 dan menginspirasi orang lain untuk menciptakan alat yang inovatif.
Pedoman Hacker News menentukan topik-topik yang menarik bagi para peretas, tidak termasuk politik, kriminal, olahraga, dan selebriti.
Judul tidak boleh diubah, dan sumber asli harus diserahkan tanpa promosi diri.
Di bagian komentar, pengguna diharapkan untuk bersikap sopan, menghindari sikap sinis, dan menanggapi argumen alih-alih menggunakan panggilan nama. Menggunakan huruf besar untuk penekanan dan membuat sindiran yang menyindir harus dihindari. Keluhan tentang kiriman yang tidak pantas harus ditandai daripada didiskusikan dalam komentar.
Hacker News (HN) adalah sebuah platform yang membahas berbagai topik, termasuk pedoman berkomentar, komentar kosong di Reddit dan HN, praktik moderasi, dan perilaku komunitas.
Pengguna mengungkapkan rasa frustrasi mereka terhadap penandaan dan pembatasan tarif di HN, serta etika pembatasan tarif dan pelarangan bayangan.
Diskusi lain di HN melibatkan peran humor, potensi pembaruan pedoman pengiriman tautan, moderasi berita politik, dan penurunan berita "berita bisnis".
Hugging Face, sebuah startup AI, telah mendapatkan pendanaan Seri D senilai $235 juta, dengan investor-investor ternama seperti Salesforce dan Nvidia yang turut berpartisipasi.
Putaran pendanaan ini telah menggandakan valuasi Hugging Face menjadi $4,5 miliar sejak Mei 2022.
Hugging Face menawarkan hosting sains data dan alat pengembangan, termasuk pusat repositori kode AI, model, dan set data, serta aplikasi web untuk aplikasi bertenaga AI.
Perusahaan ini menyediakan pustaka dan fungsi berbayar seperti AutoTrain, Inference API, dan Infinity.
Dana yang terkumpul akan digunakan oleh Hugging Face untuk memperluas dukungannya di bidang penelitian, perusahaan, dan startup.
Hugging Face, sebuah platform hosting model AI, baru-baru ini berhasil mengumpulkan dana sebesar $235 juta dari para investor termasuk Salesforce dan Nvidia.
Rencana masa depan perusahaan termasuk memonetisasi layanannya, yang telah memicu kekhawatiran tentang risiko pada ekosistem AI dan kebutuhan untuk mengurangi ketergantungan pada Hugging Face.
Diskusi sedang berlangsung mengenai strategi monetisasi potensial, perbandingan dengan platform lain, dan keberlanjutan sumber daya gratis.
Ada perdebatan seputar model bisnis penjualan AI/ML dan kebingungan tentang penawaran yang disediakan oleh Hugging Face.
Perusahaan bermaksud menggunakan dana tersebut untuk memperluas tim dan mengembangkan platformnya lebih lanjut.
Penulis menyajikan metode untuk menerobos enkripsi BitLocker pada laptop Lenovo menggunakan penganalisis logika berbiaya rendah.
Arsitektur BitLocker dan penyimpanan kunci enkripsi dalam TPM dijelaskan.
Proses menangkap dan mendekode pertukaran TPM untuk mengambil kunci enkripsi dirinci, bersama dengan keterbatasan metode dan rekomendasi untuk meningkatkan keamanan.
Konsorsium Telomere-to-Telomere telah berhasil mengurutkan dan merakit urutan lengkap kromosom Y manusia, menambahkan urutan baru dan mengoreksi kesalahan.
Pencapaian ini memberikan urutan referensi yang komprehensif untuk ke-24 kromosom manusia, membantu penelitian genom dan wawasan tentang variasi dan evolusi genetik manusia.
Studi ini menyoroti pentingnya representasi akurat dari komplemen kromosom seks dalam genom referensi dan mengungkapkan perbedaan genom dan variasi antar individu, yang berkontribusi pada pemahaman kita tentang kromosom Y manusia dan keanekaragaman genetik.
Para ilmuwan telah mencapai tonggak sejarah dalam mengurutkan kromosom Y manusia, yang memajukan pemahaman kita tentang genetika manusia dan membuka pintu untuk penelitian di masa depan.
Pengurutan ke-24 kromosom, termasuk kromosom Y, akan membantu dalam mempelajari variasi genetik, penyakit, dan hubungannya dengan sifat.
Terlepas dari pencapaian ini, memahami genetika manusia tetaplah rumit karena banyak faktor yang memengaruhi sifat dan tantangan yang terkait dengan pemetaan perbedaan genetik ke sifat tertentu menggunakan pembelajaran mesin.
Seorang lulusan sekolah menengah atas telah mengembangkan layanan sinkronisasi untuk Obsidian.md, memberikan alternatif untuk layanan berbayar resmi.
Meskipun layanan ini masih dalam pengembangan dan kekurangan beberapa fitur, layanan ini menawarkan fungsionalitas sinkronisasi dasar.
Pencipta menyadari adanya potensi pelanggaran terhadap persyaratan layanan dan bersedia untuk menghapus repositori jika diperlukan. Layanan ini tidak ditujukan untuk bersaing dengan penawaran resmi.
Para pengguna mengungkapkan kepuasan dan dukungan mereka terhadap Obsidian, aplikasi pencatatan, membahas berbagai aspek seperti layanan sinkronisasi, harga, antarmuka pengguna, dan opsi alternatif.
CEO Obsidian menanggapi umpan balik dari pengguna dan mengumumkan peningkatan yang akan datang pada aplikasi.
Beberapa pengguna menyarankan Obsidian sumber terbuka dan menyebutkan opsi sinkronisasi alternatif, sementara yang lain memiliki pendapat yang berbeda-beda tentang berbagai aspek fitur aplikasi.
Penulis menceritakan pengalaman mereka yang berhasil melakukan porting FreeBSD agar dapat berjalan pada Firecracker Virtual Machine Monitor.
Meskipun menghadapi tantangan, mereka berhasil mengatasinya dan membuat kemajuan yang signifikan dalam mengoptimalkan FreeBSD untuk meningkatkan waktu booting pada Firecracker.
Penulis juga menyebutkan rencana masa depan, termasuk memisahkan dukungan Xen dan kemungkinan porting Firecracker untuk dijalankan di FreeBSD.
FreeBSD bekerja secara efisien dan cepat pada platform micro-VM Firecracker.
Firecracker menawarkan keunggulan mesin yang lengkap dan lingkungan pengembangan yang efisien.
Artikel ini mengeksplorasi penggunaan gvisor dan hypervisor, mengoptimalkan kernel Linux untuk siklus hidup VM yang berumur pendek, dan manfaat teknologi seperti Lambda dan Firecracker dibandingkan dengan metode tradisional.
Jacobin adalah implementasi JVM berbasis Go yang dapat mengeksekusi kelas-kelas Java 17, menawarkan implementasi JVM yang lebih komprehensif dengan kode yang jelas dan kohesif.
Tidak seperti implementasi JVM lainnya, Jacobin memanfaatkan manajemen memori bawaan Go dan tidak menyertakan kode pengumpulan sampah.
Proyek ini telah diuji secara ekstensif, dan tim pengembangan bertujuan untuk menjalankan rangkaian pengujian OpenJDK di masa depan.
Tor telah menerapkan pertahanan proof-of-work (PoW) untuk layanan onion untuk mencegah serangan denial of service (DoS).
Koneksi klien yang masuk diperlukan untuk memecahkan teka-teki, membuktikan keaslian mereka dan membuat para penyerang enggan.
Mekanisme PoW memprioritaskan lalu lintas asli dan membuat serangan berskala besar menjadi tidak praktis, meningkatkan keamanan dan keandalan jaringan Tor.