Bend adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dioptimalkan untuk perangkat keras paralel masif, seperti GPU, yang menawarkan alokasi objek yang cepat, fungsi tingkat tinggi, rekursi, dan kelanjutan.
Ini berjalan pada runtime HVM2, memungkinkan kecepatan hampir linier berdasarkan jumlah inti, tanpa memerlukan anotasi paralel eksplisit atau manajemen utas manual.
Bend, yang dibuat oleh HigherOrderCO.com, merampingkan pemrograman paralel dengan mengeksekusi algoritme yang kompleks secara efisien pada GPU dan meniru beragam sistem bersamaan.
Bahasa pemrograman Bend dan implementasi HVM2-nya sedang dibahas, dengan fokus pada performa GPU dibandingkan dengan Python dan Mojo.
Pengguna mengevaluasi tolok ukur, penskalaan linier, efisiensi kompiler, dan aplikasi potensial Bend, dengan saran untuk penafian yang lebih jelas, pengoptimalan inti tunggal, dan pembuatan kode yang disempurnakan.
Fitur paralelisasi otomatis dari Bend menerima pujian dan keraguan mengenai kepraktisan dan dampaknya pada komunitas pengembangan, dengan kekhawatiran yang muncul tentang hambatan teknis dan pernyataan kinerja dalam proyek.
OpenAI meluncurkan ChatGPT 4o, yang mampu melakukan percakapan dengan suara seperti manusia, menandai kemajuan yang signifikan dalam teknologi AI.
Pengunduran diri salah satu pendiri Ilya Sutskever dan pemimpin tim Jan Leike memicu spekulasi mengenai arah masa depan OpenAI dan alasan mereka hengkang.
Mantan karyawan terikat oleh perjanjian kerahasiaan yang ketat, sehingga menimbulkan kekhawatiran tentang transparansi dan akuntabilitas OpenAI yang berusaha menciptakan kecerdasan umum buatan.
Mantan karyawan OpenAI menghadapi perjanjian off-boarding yang membatasi, membatasi kemampuan mereka untuk mengkritik perusahaan dan mempertaruhkan hilangnya ekuitas yang dimiliki.
Kekhawatiran muncul mengenai kepemimpinan yang beretika, khususnya yang berkaitan dengan CEO Sam Altman, bersamaan dengan perdebatan mengenai keadilan dan legalitas dari perjanjian-perjanjian ini.
Diskusi juga mencakup tantangan dalam pengembangan AI, dampak lingkungan, dan kebutuhan untuk menyelaraskan AI dengan nilai-nilai kemanusiaan, menyentuh hak-hak karyawan, perjanjian ekuitas, dan penegakan klausul hukum.
Ringkasan ini menyoroti NewsRSS, umpan podcast, dan acara MCH2022 yang akan datang.
Sebuah ceramah di acara tersebut akan membahas dampak dari penggunaan nilai matematika yang salah, khususnya pi, dalam kode sumber video game Doom.
Ini akan membahas bagaimana perubahan fungsi dan konstanta trigonometri berdampak pada gameplay dan berbagi teknik pengoptimalan dari pengembangan game.
Artikel ini mengeksplorasi ruang non-Euclidean dalam video game dengan menggunakan Duke Nukem 3D dan Doom sebagai contoh, dengan menekankan batasan dan potensi Binary Space Partitioning dalam desain level Doom.
Ini membahas pemanfaatan portal untuk mencapai geometri non-linear, menyematkan grafik dalam torus, dan mesin rendering berbasis portal, menyoroti pengaruh geometri non-Euclidean pada gameplay.
Artikel ini juga menyinggung tentang penyesuaian konstanta matematika dalam kode game, pentingnya π dalam game, dan mengimplementasikan radian dalam kode gerakan.
Ketika berhenti bekerja, kontrak pelepasan yang komprehensif dapat mencakup klausul kerahasiaan, arbitrase, nonsolicitation, nondisclosure, dan perjanjian tanpa campur tangan.
Toon3D adalah teknik baru untuk memulihkan struktur 3D adegan kartun yang digambar tangan melalui pengoptimalan deformasi yang kaku secara bertahap.
Fitur ini merekonstruksi pose kamera dan geometri yang padat dari gambar yang secara non-geometris konsisten, sehingga memungkinkan dihasilkannya sudut pandang baru adegan kartun.
Metode ini melibatkan prediksi kedalaman, pelabelan gambar, penyelarasan, alat bantu anotasi yang mudah digunakan, estimasi pose kamera, deformasi gambar, dan penyempurnaan Gaussian untuk menciptakan struktur 3D yang koheren untuk memvisualisasikan kartun dari berbagai sudut.
Diskusi ini mengeksplorasi penerapan animasi 3D dalam kartun, dengan mengutip contoh-contoh dari acara populer seperti Futurama dan Disney's Oliver & Company.
Ini membahas tantangan yang dihadapi oleh para animator ketika mengembangkan ruang 3D dan integrasi AI dan pembelajaran mesin untuk mengubah karya seni 2D menjadi model 3D.
Potensi pengaruh AI pada pemodelan 3D, keputusan artistik yang terlibat dalam pembuatan adegan video, dan pemanfaatan teknologi baru untuk rendering gambar semuanya disorot, bersama dengan perdebatan yang sedang berlangsung seputar penggunaan AI dalam animasi.
Sebuah penelitian di Duke Human Vaccine Institute menemukan bahwa sebuah kandidat vaksin HIV menghasilkan antibodi yang mampu melawan berbagai jenis virus pada manusia.
Vaksin ini berfokus pada area yang stabil pada selubung HIV dan secara efektif menghasilkan antibodi penangkal yang luas dengan hanya dua dosis dalam uji klinis terbatas.
Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan respons kekebalan tubuh, tetapi temuan ini memiliki potensi untuk kemajuan vaksin HIV yang sukses, yang didukung oleh pendanaan dari National Institutes of Health dan Bill & Melinda Gates Foundation.
Diskusi ini menggali sifat rumit dari proses biologis dan prinsip-prinsip matematika, menarik kesejajaran antara biologi dan teknologi alien.
Topik-topik yang dibahas meliputi peran animasi dalam memahami protein membran, potensi pengobatan HIV melalui teknologi CRISPR, dan perdebatan tentang berbagai metode pencegahan HIV dan pengembangan vaksin.
Kekhawatiran yang muncul adalah mengenai hasil positif palsu pada tes HIV, aktivasi antibodi terhadap virus, perlunya strategi yang komprehensif untuk mengatasi mutasi, dan tantangan yang terkait dengan akses informasi uji klinis.
Animasi molekuler ini mengilustrasikan bagaimana HIV menginfeksi sel T, mengubahnya menjadi pabrik virus, berkolaborasi dengan para peneliti HIV untuk proyek Science of HIV.
Dibuat oleh Janet Iwasa dan Grace Hsu dengan musik oleh Joshua Roman, animasi ini dapat diunduh dan dibagikan di situs web Science of HIV.
Postingan tersebut mengulas sebuah video animasi yang mengilustrasikan siklus hidup HIV, yang menimbulkan reaksi beragam antara rasa penasaran dan kegelisahan terkait detail biologi molekuler yang rumit.
Para pengguna saling bertukar rekomendasi video dan dokumenter yang sebanding yang berfokus pada interaksi molekuler, sehingga memperkaya diskusi dengan sumber daya tambahan.
EquityVal Pro memungkinkan investor ritel untuk menghasilkan, menyimpan, dan menukar model penilaian untuk berbagai perusahaan publik, membantu dalam pilihan investasi yang terinformasi dengan baik.
Pengguna memiliki opsi untuk mempersonalisasi model Discounted Cash Flow (DCF), menggunakan data yang tepat, dan mengarsipkan model mereka untuk penilaian tambahan di dasbor.
Platform ini mencakup fungsionalitas Pro tingkat lanjut yang dirancang untuk saham-saham terkenal seperti Apple, Google, Tesla, dan Nvidia.
Para pengguna terlibat dalam diskusi tentang penggunaan alat pemodelan keuangan untuk penilaian saham, berbagi pengalaman, kekhawatiran, dan saran perbaikan.
Topik yang dibahas meliputi asumsi realistis, efektivitas model Discounted Cash Flow (DCF), integrasi AI dalam penilaian saham, dan perdebatan tentang investasi indeks.
Umpan balik mengenai fungsionalitas alat ini, usulan penyempurnaan, masalah peraturan, dan pertimbangan etika dalam pengambilan keputusan investasi secara aktif dipertukarkan di antara para peserta.
Experts.js menyederhanakan pembuatan dan penerapan API Asisten OpenAI, memungkinkan pembentukan sistem Panel of Experts dengan menghubungkan beberapa agen AI.
Alat ini menyediakan fitur-fitur canggih seperti file referensi, instruksi panjang, integrasi dengan 128 alat, dan kemampuan pencarian file yang efisien untuk membangun Sistem Agen Multi AI dengan alur kerja orkestrasi yang kompleks.
Ini mendukung pengembangan alat yang dapat digunakan kembali, kustomisasi, kueri OpenSearch, manajemen utas, dan contoh-contoh seperti streaming respons dari rute Express dan membangun Asisten Pencarian Vektor.
Artikel ini membahas integrasi API Asisten OpenAI dalam sistem agen multi AI, dengan fokus pada tantangan penghitungan biaya yang terkait dengan lampiran PDF berukuran besar.
Pengguna diperingatkan tentang potensi biaya tersembunyi dan didorong untuk memantau penggunaan API mereka untuk mengelola biaya secara efektif.
Berbagai strategi penggunaan API, alternatif, masalah antarmuka komunikasi, masalah penagihan, dan tantangan kepatuhan GDPR dibahas, bersama dengan kompleksitas penggunaan model ensemble dan sistem multi-agen dalam tugas-tugas seperti pengambilan dokumen dan bantuan pelanggan.
Peternak lebah Steven Brown dari Springbank Honey di Canterbury Utara sangat terpukul setelah diinstruksikan untuk membakar lebih dari 10.000 sarang lebah dan peralatannya karena penyakit American Foulbrood.
Brown menyarankan untuk mempertimbangkan kembali strategi pengelolaan hama untuk memasukkan alternatif seperti vaksinasi, dengan memperkirakan kerugian sebesar $2 juta.
Badan pengelola membela keputusan untuk membakar, dengan alasan bahwa ini adalah metode yang paling efektif, karena peternak lebah di Selandia Baru harus mematuhi peraturan dan memusnahkan sarang yang terinfeksi dalam waktu tujuh hari.
Peternak lebah bergulat dengan penyakit American Foulbrood, yang menyebabkan kerusakan sarang dan kemunduran finansial.
Tantangan yang dihadapi meliputi metode pengobatan, dukungan pemerintah yang tidak memadai, perselisihan asuransi, dan implikasi terhadap akses pasar madu.
Perdebatan mencakup pengobatan alternatif seperti vaksin, iradiasi, penggunaan antibiotik, dan ketersediaan asuransi di Selandia Baru, menggarisbawahi pentingnya kebersihan, pencegahan penyakit, dan asuransi untuk manajemen risiko dalam beternak lebah.
Makalah ini memperkenalkan metode Low-Rank Adaptation (LoRA) untuk menyempurnakan model bahasa besar secara efisien dalam pemrograman dan matematika, yang menunjukkan peningkatan regularisasi dan keragaman model, meskipun melakukan sedikit di bawah penyempurnaan penuh dalam banyak kasus.
Ini menawarkan wawasan tentang praktik terbaik untuk memanfaatkan LoRA dalam fine-tuning dan mempelajari perbedaan dalam peringkat gangguan ketika membandingkan LoRA dengan metode fine-tuning penuh.
Penelitian ini termasuk dalam kategori Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan, dan Komputasi dan Bahasa.
Perdebatan ini berfokus pada kebingungan penamaan dari makalah penelitian "LoRA Learns Less and Forgets Less," yang membahas adaptasi tingkat rendah untuk model bahasa yang besar, yang berbeda dari protokol nirkabel LoRa.
Pengguna terlibat dalam percakapan tentang campur aduk mesin pencari, masalah merek dagang, dan kerumitan kepenulisan yang terkait dengan makalah akademis.
Diskusi mencakup aspek teknis dan dampak dari adaptasi peringkat rendah dalam model pembelajaran mesin, menyoroti keuntungan dan hambatan dari strategi ini.
Artikel ini membahas penggunaan grafik sumbu ganda dalam visualisasi data dan jurnalisme, dengan menguraikan kelebihan dan kekurangan metode ini.
Hal ini menekankan pentingnya kejelasan, konteks, dan pemilihan gaya bagan yang tepat untuk menyampaikan data secara efektif kepada pemirsa, menyentuh perdebatan seputar memulai skala pada angka nol dan kemungkinan salah tafsir.
Para peserta terbagi, dengan beberapa peserta mendukung grafik sumbu ganda untuk situasi tertentu, sementara yang lain mengungkapkan kekhawatiran tentang potensi penyesatan dan mengusulkan strategi yang berbeda.
ILGPU adalah kompiler JIT berkinerja tinggi yang dirancang untuk program GPU dalam bahasa berbasis .Net, yang menggabungkan fleksibilitas C++ AMP dengan kinerja CUDA.
Perpustakaan ini menawarkan fungsi-fungsi tambahan, algoritme tingkat tinggi, dan memiliki komunitas aktif di Discord, bersama dengan contoh proyek dan panduan membangun untuk pemula.
Untuk bekerja dengan ILGPU, pastikan Anda memiliki Visual Studio 2022 dan toolchain SDK .NET 6.0, dan bersiaplah untuk potensi tantangan XUnit / Visual Studio selama pengujian, menyediakan Source Link dan dukungan Simbol untuk debugging.
ILGPU memungkinkan penulisan program GPU dalam C# dan F#, menawarkan pendekatan tingkat tinggi untuk meningkatkan optimalisasi kinerja.
ComputeSharp adalah alternatif eksklusif Windows untuk pemrograman GPU, melengkapi ILGPU.
Perdebatan yang sedang berlangsung antara bahasa tingkat rendah (C/C++) dan bahasa tingkat tinggi untuk pemrograman GPU memiliki argumen yang valid, dengan ILGPU memanfaatkan bytecode berbasis stack abstrak untuk menargetkan CUDA dan OpenCL secara efisien.