Meta telah menciptakan koleksi model penelitian AI yang disebut Seamless Communication untuk penerjemahan bahasa.
Model-model tersebut meliputi SeamlessExpressive, yang berfokus pada mempertahankan ekspresi dan nuansa ucapan, SeamlessStreaming untuk terjemahan nyaris waktu nyata dengan latensi rendah, dan SeamlessM4T v2 sebagai model dasar untuk terjemahan universal.
Meta memprioritaskan penelitian dan kolaborasi terbuka dan telah mengambil langkah-langkah untuk mengurangi toksisitas dalam penerjemahan. Pengguna dapat mengakses sumber daya tambahan dan mengunduh model.
Pembahasan ini mencakup beragam topik dalam pemrograman database, pengembangan frontend, sinkronisasi, dan manajemen data dalam aplikasi web.
Ini mengeksplorasi penggunaan WebAssembly dan SQLite untuk kueri basis data frontend dan tantangan dalam mengimplementasikan sinkronisasi dan resolusi konflik.
Diskusi ini juga menyoroti keuntungan dan keterbatasan basis data relasional, kesesuaian berbagai pendekatan pengembangan web, dan potensi browser untuk bertindak sebagai sistem operasi. Topik lain yang dibahas termasuk caching, data kolaboratif, pemicu, reduksi, dan pro dan kontra dari berbagai alat dan kerangka kerja.
Lowongan ini meminta lowongan pekerjaan yang memenuhi persyaratan khusus untuk lokasi, termasuk opsi jarak jauh, dan status visa untuk kandidat internasional.
Hanya individu dari perusahaan yang mempekerjakan yang diizinkan untuk memposting lowongan pekerjaan.
Para pencari kerja disarankan untuk mencari peluang kerja di platform yang direkomendasikan dan dapat menemukan utas terkait lainnya tentang topik tersebut.
Koleksi ini menampilkan lowongan pekerjaan dari berbagai perusahaan teknologi, menawarkan posisi di bidang rekayasa perangkat lunak, AI, pembelajaran mesin, ilmu data, dan banyak lagi.
Posisi ini memberikan manfaat seperti pekerjaan jarak jauh, kompensasi yang kompetitif, dan kesempatan untuk mengerjakan proyek-proyek menarik.
Perusahaan seperti Reef Technologies, ML6, Rockstar Games, Socket, GitHub, FusionAuth, Continua, dan Viator termasuk di antara mereka yang merekrut.
Artikel ini mengeksplorasi berbagai teknik pengkodean HTML yang tidak konvensional yang menentang ekspektasi dan masih dapat bekerja.
Penulis menampilkan sepuluh strategi yang berbeda, yang mencakup berbagai aspek HTML, termasuk tabel HTML, desain web, dan desain responsif.
Artikel ini memberikan perspektif yang unik dan informatif tentang pengkodean HTML, menjelaskan teknik-teknik yang tidak konvensional yang mungkin berguna bagi para pengembang dan perancang web.
Artikel ini membahas penggunaan peretasan HTML, khususnya tabel dan float, dalam pengembangan web dan mendiskusikan keuntungan dan tantangan dari masing-masing pendekatan.
Ini memperkenalkan alat yang lebih baru seperti flexbox dan grid yang telah dikembangkan untuk mengatasi keterbatasan tabel dan float dalam membuat tata letak responsif.
Artikel ini juga menyinggung tentang penggunaan float pada templat email, perbedaan antara W3C dan W3Schools, risiko keamanan yang terkait dengan HTML, dan peran standar web dalam memfasilitasi inovasi dalam pengembangan web.
Noiselith adalah alat yang dikembangkan oleh VoyagerX, Inc. yang memungkinkan pengguna untuk menghasilkan gambar pada perangkat mereka tanpa bergantung pada konektivitas internet.
Alat ini menawarkan privasi, pembuatan gambar tanpa batas, dan kecepatan pemrosesan yang cepat.
Noiselith memiliki persyaratan sistem yang spesifik, termasuk Windows atau macOS, GPU yang kompatibel, serta RAM dan ruang penyimpanan yang memadai.
Mudah dipasang dan digunakan, dengan opsi untuk memilih dan mengelola model yang berbeda.
Noiselith saat ini masih dalam versi beta, dan tanggal rilis resminya belum diumumkan.
Para pengguna terlibat dalam percakapan tentang berbagai aplikasi perangkat lunak untuk pembuatan gambar generatif, seperti Easy Stable Diffusion XL, Draw Things, InvokeAI, Auto1111, ComfyUI, Fooocus, Noiselith, dan Guernika.
Mereka membahas pro dan kontra dari aplikasi-aplikasi ini, termasuk fitur, performa, pengalaman pengguna, lisensi, dan masalah privasi.
Pembicaraan juga menyentuh aspek teknis seperti proses instalasi, kompatibilitas perangkat keras (prosesor dan kartu grafis), serta keseimbangan antara fungsionalitas dan keramahan pengguna. Model bahasa juga disebutkan.
Kerja jarak jauh menjadi hal yang permanen di pasar tenaga kerja AS, dengan proporsi pekerja yang dipanggil kembali ke kantor terus meningkat.
Tingkat hari kerja berbayar dari rumah secara konsisten tetap tinggi di sekitar 28%, dibandingkan dengan tingkat sebelum pandemi sebesar 7%.
Pergeseran ke arah kerja jarak jauh didorong oleh preferensi pekerja yang tidak perlu bolak-balik, jadwal yang fleksibel, dan keseimbangan antara pekerjaan dan kehidupan pribadi yang lebih baik, sementara perusahaan menikmati pengurangan biaya dan peningkatan retensi pekerja. Prevalensi kerja jarak jauh diperkirakan akan terus meningkat karena kemajuan teknologi dan preferensi para CEO yang lebih muda.
Sebuah survei dari UBS mengungkapkan bahwa para miliarder kini mengumpulkan lebih banyak kekayaan melalui warisan daripada menciptakan kekayaan.
141 miliar dolar AS dikumpulkan oleh para miliarder mandiri pada tahun 2023, sementara 151 miliar dolar AS diwarisi oleh para ahli waris.
Lebih dari 1.000 miliarder diperkirakan akan mewariskan $5,2 triliun kepada anak-anak mereka dalam 20 hingga 30 tahun ke depan, yang mengindikasikan bahwa tren ini akan terus berlanjut.
Koleksi ini mengeksplorasi diskusi tentang ketidaksetaraan kekayaan, distribusi kekayaan, dan warisan dalam akumulasi kekayaan.
Perspektif yang berbeda tentang pajak orang kaya, dampak konsentrasi kekayaan terhadap masyarakat, dan definisi miliarder "mandiri" masih diperdebatkan.
Pengaruh miliarder dalam politik, penggunaan yayasan amal sebagai tempat perlindungan pajak, dan keberadaan miliarder rahasia juga dibahas.
Para peneliti di Massachusetts Eye and Ear telah menemukan hubungan antara tinitus dan kerusakan saraf pendengaran yang tidak terdeteksi, yang menantang pemahaman sebelumnya tentang kondisi ini.
Studi ini menunjukkan bahwa individu dengan tes pendengaran normal masih dapat mengalami gangguan saraf pendengaran, yang menunjukkan potensi pengobatan baru yang berpusat pada regenerasi saraf.
Tinnitus, yang mempengaruhi lebih dari 10% orang dewasa di seluruh dunia, dapat berdampak besar pada kualitas hidup, yang menyebabkan gangguan tidur, penarikan diri dari pergaulan, kecemasan, dan depresi. Para peneliti bertujuan untuk mengembangkan pengobatan yang menargetkan akar penyebab tinnitus untuk meringankan gejalanya.
Peserta dalam percakapan mendiskusikan pengalaman mereka dengan tinnitus, suatu kondisi yang ditandai dengan dering atau dengungan yang terus-menerus di telinga.
Potensi penyebab tinnitus, termasuk tindakan otot, masalah rahang, dan kerusakan neurologis, dieksplorasi.
Berbagai pendekatan untuk menangani tinitus, seperti mendengarkan white noise, menjaga pendengaran, dan menggunakan terapi khusus, telah disebutkan.
Penulis mempresentasikan sebuah proyek dari LLM Efficiency Challenge yang memungkinkan penyempurnaan Llama 5x lebih cepat menggunakan QLoRA dibandingkan dengan implementasi asli Huggingface.
Proyek ini mencakup fitur-fitur seperti mesin autograd manual, algoritme yang lebih cepat, efisiensi memori, kompatibilitas model GPU, dan tidak ada kompromi dalam hal akurasi.
Dukungan juga disediakan untuk Flash Attention dan finetuning 4bit/16bit, dengan informasi tambahan tentang Unsloth Pro dan Max untuk pelatihan yang lebih cepat yang tersedia di postingan blog.
Repositori Llama di GitHub menawarkan model pembelajaran mesin yang lebih cepat dan lebih hemat memori tanpa mengorbankan akurasi.
Para pencipta berencana untuk merilis produk AI tambahan di masa depan.
Percakapan ini membahas berbagai topik seperti memonetisasi kode sumber terbuka, model bisnis potensial, proyek benchmarking, kompatibilitas GPU, dan persyaratan perangkat keras minimum.
UI web BitBucket memiliki animasi yang bermasalah yang menyebabkan penggunaan CPU dan GPU yang tinggi selama proses build.
Animasi, yang memutar gambar SVG statis, tidak dioptimalkan dengan baik dan memengaruhi kinerja sistem.
Menghapus animasi akan menyelesaikan masalah, tetapi tata-letak seluruh halaman dihitung ulang pada tiap frame, yang menyebabkan masalah performa tambahan.
Para pengguna mengungkapkan rasa frustrasi mereka dengan animasi yang bermasalah, penggunaan CPU yang tinggi, dan masalah kinerja di Atlassian Bitbucket, browser web, dan situs web lainnya.
Diskusi berkisar pada dampak animasi pada penggunaan CPU dan GPU, keterbatasan browser dalam menampilkan bentuk tertentu, dan tantangan pengoptimalan.
Pengguna mengeksplorasi solusi dan peningkatan potensial untuk mengurangi penggunaan sumber daya dan meningkatkan pengalaman pengguna.
ravynOS adalah sistem operasi sumber terbuka yang menggabungkan kecanggihan macOS dengan fleksibilitas FreeBSD.
Sistem ini kompatibel dengan aplikasi macOS dan tidak memiliki batasan perangkat keras.
Ini bertujuan untuk menciptakan antarmuka pengguna baru yang selaras dengan tujuannya, sementara juga mendukung fitur-fitur seperti desain yang bersih, menu global, dan pemasangan seret dan lepas.
Diskusi ini membahas berbagai sistem operasi, termasuk RavynOS, FreeBSD, macOS, Linux, dan GNOME.
Para peserta mendiskusikan desain, kegunaan, dan kompatibilitas sistem ini, mengekspresikan preferensi untuk macOS atau mengkritik antarmuka dan keterbatasannya.
Ada juga pembahasan tentang emulator dan mesin virtual untuk menjalankan aplikasi macOS di komputer non-Mac dan potensi GNUStep sebagai kerangka kerja untuk aplikasi mirip macOS.
Poster ini memulai sebuah thread awal untuk menawarkan bantuan kepada komunitas Hacker News (HN).
Tahun lalu, mereka memberikan dukungan senilai $20 ribu dan berencana untuk mendanai operasi mereka sendiri tahun ini.
Mereka menanyakan kebutuhan keuangan masyarakat dan tujuan umum untuk membantu sebanyak mungkin orang, termasuk tempat tinggal liburan, hadiah, makanan, bantuan perjalanan, biaya pengobatan, atau hiburan. Mereka menjamin privasi dan mendorong mereka yang membutuhkan untuk meminta bantuan.
Para pengguna di forum online terlibat dalam diskusi tentang bantuan keuangan, berbagi tantangan pribadi, dan mencari nasihat.
Berbagai topik dibahas, termasuk bantuan liburan, penggalangan dana untuk persediaan medis, pengangguran, tunawisma, kegagalan bisnis, menemukan kotak pindahan, dan biaya pemrosesan imigrasi.
Pengguna memberikan bantuan, saran, dan sumber daya kepada mereka yang membutuhkan.
Kemitraan Microsoft dengan OpenAI sempat terancam ketika CEO OpenAI, Ilya Sutskever, tiba-tiba dipecat oleh dewan perusahaan tanpa sepengetahuan atau masukan dari Microsoft.
Pemecatan CEO tersebut menciptakan ketegangan antara OpenAI dan Microsoft dan menimbulkan kekhawatiran tentang risiko dan manfaat kecerdasan buatan serta kecepatan dan keamanan pengembangan teknologi AI.
Microsoft menjajaki berbagai opsi untuk menstabilkan situasi, termasuk mendukung CEO sementara atau mempekerjakan kembali CEO yang dipecat, tetapi pada akhirnya CEO dipekerjakan kembali karena keresahan karyawan dan ancaman pemberontakan.
Sam Altman, mantan CEO OpenAI, menghadapi kontroversi karena taktiknya untuk memanipulasi anggota dewan dan mengkonsolidasikan kekuasaan.
Artikel ini membahas sifat disfungsional dewan dan keterlibatan Microsoft dalam masalah ini.
Kekhawatiran muncul tentang kecerdasan Altman, potensi untuk mendapatkan kekuatan yang berlebihan, dan risiko yang terkait dengan kecerdasan umum buatan.
Grup inovasi Mozilla dan Justine Tunney telah menciptakan llamafile, sebuah metode baru untuk menjalankan Large Language Models (LLM) di komputer Anda sendiri.
Llamafile adalah file multi-GB yang berisi bobot model untuk LLM dan kode yang diperlukan untuk menjalankan model.
Pengguna dapat mengeksekusi llamafile menggunakan Cosmopolitan Libc, yang mengkompilasi biner tunggal yang bekerja pada berbagai sistem operasi dan arsitektur perangkat keras.
Dengan menjalankan eksekusi llamafile, pengguna dapat menjalankan server web dan berinteraksi dengan model di browser mereka, sehingga memungkinkan penggunaan LLM secara lokal tanpa koneksi internet.
Llamafile adalah sebuah alat baru yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan Language Model (LM) di komputer mereka sendiri, menyediakan sebuah sistem distribusi dan eksekusi file tunggal untuk LLM.
Meskipun Llamafile nyaman bagi sebagian pengguna, namun metode ini mungkin bukan metode dengan performa terbaik, terutama untuk model yang memerlukan akselerasi GPU.
Alternatif seperti ExLLAmA v2 + kuantisasi elx2 dan tensorrt-llm disarankan untuk performa yang lebih baik.
Para pengguna mendiskusikan persyaratan perangkat keras dan opsi untuk menjalankan LLM, termasuk penggunaan Macbook M2 Air dan LM Studio.
Pendapat tentang cara terbaik untuk menjalankan LLM bervariasi, dengan beberapa orang menyarankan bahwa menyematkan model dengan executable hanya cocok untuk demo, sementara yang lain lebih memilih alat seperti LM Studio karena kemudahan penggunaannya.