Penulis menerima email dari "Raymond" yang mempromosikan Wisp, sebuah CMS tanpa kepala, yang tampak dipersonalisasi tetapi sebenarnya dihasilkan oleh AI.
Email tersebut merupakan bagian dari strategi jangkauan massal yang menggunakan AI untuk mengirim hampir 1.000 email yang dipersonalisasi kepada pengembang dengan blog publik di GitHub.
Penulis menyatakan frustrasi dengan pendekatan yang didorong oleh AI ini dan mempertimbangkan untuk membuat GitHub-mirror mereka menjadi privat untuk menghindari spam semacam itu.
Email yang dihasilkan oleh AI dari timharek.no mengklaim keberhasilan dalam membuat email yang dipersonalisasi menggunakan beberapa Model Bahasa Besar (LLM) tanpa penerima mendeteksi asal AI.
Ini menimbulkan kekhawatiran etis tentang memprioritaskan perhatian dan keterlibatan daripada kemajuan yang bermakna, dengan beberapa orang membandingkannya dengan insinyur yang lebih fokus pada teknologi iklan daripada pencapaian signifikan seperti pendaratan di bulan.
Kajian tersebut menekankan sifat ganda AI dalam pemasaran, mengakui baik potensinya untuk disalahgunakan dalam spam maupun aplikasinya yang berharga.
Proton telah memperkenalkan Proton Docs, sebuah alternatif aman untuk Google Docs, yang menampilkan alat pengeditan dan kolaborasi yang kaya dengan enkripsi ujung ke ujung.
Proton Docs mendukung pemformatan lanjutan, penyematan gambar, dan berbagai format, termasuk Microsoft .docx, serta memungkinkan kolaborasi waktu nyata dengan fitur-fitur seperti komentar dan pelacakan kursor.
Peluncuran ini adalah bagian dari ekspansi lebih luas Proton, yang mencakup VPN, kalender terenkripsi, dan pengelola kata sandi, dengan Proton Docs yang akan segera tersedia bagi pengguna.
Proton telah memperkenalkan editor teks kaya kolaboratif, mirip dengan Google Docs, yang bertujuan untuk menyediakan alternatif yang aman dan terenkripsi.
Pengguna terbagi, dengan beberapa menghargai alat baru tersebut dan yang lain khawatir tentang Proton yang memperluas rangkaian produknya alih-alih meningkatkan layanan yang sudah ada seperti email dan kalender.
Diskusi mencakup sifat open-source dari penawaran Proton dan perbandingan dengan layanan lain, dengan beberapa pengguna berhati-hati untuk mengonsolidasikan semua data mereka dalam ekosistem satu perusahaan.
Konstruksi jembatan harus mampu menopang beban di atas ruang terbuka, memerlukan substruktur yang kuat seperti pilar atau abutmen untuk menangani gaya yang terkonsentrasi.
Tiang fondasi, yang ditanam dalam ke dalam tanah, memberikan stabilitas melalui dukungan ujung dan gesekan kulit, menahan beban vertikal dan horizontal.
Alternatif seperti tiang bor dan variasi seperti tiang auger penerbangan kontinu dan tiang heliks mengatasi tantangan geoteknik tertentu, meskipun semua metode memiliki keterbatasan dan risiko kegagalan potensial.
Jembatan tetap stabil karena tiang pancang yang dipasang diuji untuk kekuatan yang diperlukan untuk memasangnya, memastikan mereka dapat menangani beban yang signifikan.
Kayu pancang, ketika diawetkan dalam tanah yang benar-benar basah, dapat bertahan selama berabad-abad, seperti yang dibuktikan oleh struktur di Venesia dan New Orleans.
Kendala seperti likuifaksi tanah, defleksi lateral, dan kondisi bawah tanah yang tak terduga dapat mempersulit pemancangan tiang, tetapi solusi rekayasa inovatif, seperti jembatan terapung dan contoh sejarah seperti Jembatan Brooklyn, menunjukkan keberhasilan dalam mengatasi masalah-masalah ini.
Seorang karyawan Vectara telah mengembangkan alat pencarian yang lebih baik untuk Hacker News (HN) menggunakan data dari enam bulan terakhir cerita dan komentar.
Pembuatnya mencari umpan balik tentang efektivitas alat pencarian baru dibandingkan dengan pencarian Algolia yang saat ini digunakan oleh HN.
Inisiatif ini bertujuan untuk meningkatkan pengalaman pencarian bagi pengguna HN dengan mengatasi keterbatasan dalam fungsi pencarian yang ada.
Kini hadir mesin pencari baru untuk Hacker News, yang dibangun menggunakan Vectara, bertujuan untuk mengatasi keterbatasan yang ditemukan di Algolia, mencakup cerita dan komentar selama 6 bulan terakhir.
Umpan balik pengguna menyoroti kebutuhan akan fitur tambahan seperti filter, opsi penyortiran, dan pengindeksan tautan eksternal, dengan pendapat yang beragam tentang efektivitasnya dibandingkan dengan Algolia.
Kami telah memulai diskusi tentang peningkatan relevansi pencarian dan pengalaman pengguna dalam komunitas Hacker News.
Startup infrastruktur AI menghadapi tantangan signifikan, termasuk persaingan yang ketat dan biaya yang tinggi, tidak seperti raksasa teknologi seperti Google, Amazon, atau Facebook, yang berkembang menjadi penyedia infrastruktur.
Investasi modal ventura dalam infrastruktur AI mungkin salah arah, karena nilai sebenarnya terletak pada perusahaan yang menawarkan solusi nyata dan ramah pengguna daripada hanya kerangka kerja.
Perusahaan AI yang sukses seperti OpenAI pun tidak memiliki produk yang jelas, menekankan perlunya inovasi praktis yang dapat mengubah interaksi pengguna.
Posting blog tersebut membahas konsep detik kabisat negatif, yang belum pernah diterapkan tetapi mungkin diperlukan karena rotasi Bumi yang lebih cepat sejak tahun 2018.
Detik kabisat ditambahkan untuk mengakomodasi rotasi Bumi yang tidak teratur, menimbulkan tantangan bagi sistem teknis seperti waktu Unix, yang kesulitan dengan penanda waktu 23:59:60.
Ada perdebatan yang sedang berlangsung tentang penghapusan detik kabisat pada tahun 2035, yang akan mencegah penerapan detik kabisat negatif, sebuah prospek yang menurut penulis mengecewakan.
Diskusi berpusat pada konsep detik kabisat, yang ditambahkan ke Waktu Universal Terkoordinasi (UTC) untuk menjaga kesesuaiannya dengan rotasi Bumi, dan potensi pengenalan detik kabisat negatif.
Berbagai pendapat dibagikan tentang cara menangani penyesuaian waktu, termasuk menghapus detik kabisat, menggeser meridian utama, dan memperbarui zona waktu secara berkala.
Perdebatan ini menyoroti kompleksitas dan potensi masalah dalam pencatatan waktu, seperti masalah sinkronisasi sistem, dampaknya pada perangkat lunak, dan konteks historis standar waktu seperti UTC dan TAI (Waktu Atom Internasional).
Upaya untuk mengoptimalkan loop dalam assembly AArch64 dengan menghilangkan lompatan mengakibatkan perlambatan 4x karena ketidakcocokan pasangan bl (branch with link) dan ret (return), yang membingungkan prediktor cabang.
Penggantian ret dengan br x30 (cabang ke register) menyelesaikan masalah kinerja, dan optimasi lebih lanjut, termasuk inlining dan penggunaan instruksi SIMD (Single Instruction, Multiple Data), mencapai peningkatan kecepatan yang signifikan.
Versi SIMD yang dioptimalkan terakhir berjalan dalam 94 ns, sekitar 8,8 kali lebih cepat daripada kode asli, menyoroti pentingnya menghindari percabangan asimetris dan memanfaatkan SIMD untuk peningkatan kinerja.
Artikel tersebut menampilkan kode yang dioptimalkan yang menjumlahkan array berisi 1024 angka floating point 32-bit dalam 94 nanodetik, menekankan efisiensi karena penggunaan cache.
Kami membahas pentingnya prediksi cabang dan arsitektur CPU terhadap kinerja, serta kompleksitas aritmetika floating-point dan memastikan hasil yang deterministik.
Kutipan dari karya sebelumnya oleh Raymond Chen dan komentar pengguna tentang instruksi SIMD (Single Instruction, Multiple Data), optimisasi kompilator, dan perilaku CPU historis disertakan.
Emisi karbon Google meningkat hampir 50% dibandingkan dengan tahun 2019, seperti yang dilaporkan dalam laporan lingkungan tahun 2024, menantang tujuan emisi nol bersihnya pada tahun 2030.
Kenaikan emisi terutama disebabkan oleh peningkatan konsumsi energi di pusat data dan emisi rantai pasokan yang didorong oleh kemajuan AI, dengan peningkatan konsumsi listrik pusat data sebesar 17% pada tahun 2023.
Meskipun menghadapi tantangan ini, Google berkomitmen untuk mengurangi dampak lingkungannya melalui infrastruktur yang efisien dan pengurangan emisi, sebuah tantangan yang juga dihadapi oleh perusahaan teknologi lain seperti Microsoft karena permintaan AI.
Emisi karbon Google telah meningkat sebesar 13% sejak tahun lalu, terutama disebabkan oleh peningkatan konsumsi energi di pusat data dan emisi rantai pasokan.
Kenaikan emisi sebesar 48% dibandingkan dengan tahun 2019, namun peningkatan ini tidak sepenuhnya disebabkan oleh AI, meskipun beberapa berita utama menyarankan sebaliknya.
Kenaikan emisi telah terjadi secara bertahap selama bertahun-tahun, dan dampak spesifik AI terhadap peningkatan ini masih belum jelas.
Postingan tersebut membahas model Transformer, yang menggunakan mekanisme perhatian untuk meningkatkan kecepatan pelatihan dan kinerja, melampaui model Google Neural Machine Translation dalam tugas-tugas tertentu.
Model Transformer, yang dijelaskan dalam makalah "Attention is All You Need," memiliki implementasi dalam TensorFlow (paket Tensor2Tensor) dan PyTorch (panduan NLP Harvard), dan direkomendasikan oleh Google Cloud untuk penawaran Cloud TPU mereka.
Arsitektur model mencakup komponen pengkodean dan penguraian dengan lapisan perhatian diri dan perhatian multi-kepala, memungkinkan model untuk fokus pada bagian relevan dari input dan meningkatkan akurasi terjemahan.
‘The Illustrated Transformer’ oleh Jay Alammar sangat dipuji karena penjelasan langkah demi langkahnya tentang arsitektur transformer asli.
Untuk memvisualisasikan aliran informasi dalam arsitektur hanya-dekoder seperti GPT-3, bbycroft.net direkomendasikan.
Pengguna menyarankan kode yang diberi anotasi dari situs NLP Harvard untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang transformer, menekankan pentingnya memahami mekanisme dasar seperti mekanisme perhatian.
Autoritas perlindungan data nasional Brasil telah melarang Meta menggunakan data dari Brasil untuk melatih sistem AI-nya, dengan alasan potensi risiko terhadap hak-hak fundamental.
Pembaharuan kebijakan privasi Meta, yang memungkinkan penggunaan postingan publik untuk pelatihan AI, tidak sesuai dengan peraturan Brasil, sehingga menyebabkan pembatasan ini.
Meta harus mematuhi keputusan ini dalam waktu lima hari atau menghadapi denda harian, mencerminkan perlawanan serupa yang terlihat di Eropa, sementara pelatihan AI dengan data publik terus berlanjut di AS.
Regulator data Brasil telah melarang Meta menggunakan data untuk melatih model AI karena kekhawatiran privasi, menyoroti perdebatan yang sedang berlangsung tentang penggunaan data dan hak kekayaan intelektual dalam pelatihan AI.
Beberapa pihak mengusulkan kompromi yang memungkinkan penggunaan data yang tersedia untuk umum jika model AI yang dihasilkan dipublikasikan, meskipun kekhawatiran etis dan potensi eksploitasi data pengguna tetap ada.
Efektivitas dan penegakan peraturan semacam itu sedang diteliti, mengingat kompleksitas yang terlibat dalam audit data dan tantangan yurisdiksi.
Apple akan mendapatkan peran pengamat di dewan OpenAI melalui kemitraan AI baru, menekankan nilai strategis basis pengguna Apple.
Meskipun tidak berinvestasi atau membayar untuk panggilan API GPT-4, Apple memastikan stabilitas dalam mitra AI-nya, sementara OpenAI mengakses pasar yang menguntungkan.
Kemitraan ini menekankan implikasi yang lebih luas bagi industri teknologi dan dinamika persaingan di antara perusahaan AI.
Sonar, sebuah alat kualitas kode, kesulitan untuk mengikuti sintaks bahasa baru, menyebabkan frustrasi di kalangan pengembang, terutama dengan Kotlin.
Pengaturan default Sonar sering memaksa perubahan kode yang tidak perlu, dan menyesuaikan aturan atau mengizinkan pengecualian tidak ramah pengguna, terutama di bawah tenggat waktu yang ketat.
Kiat untuk perbaikan mencakup peran pengguna untuk pengabaian aturan dengan pemberitahuan admin, konsensus kelompok untuk pengabaian, dan utas komunitas untuk membahas masalah aturan.
Sonar, sebuah alat untuk kualitas dan keamanan kode, menyebabkan frustrasi bagi beberapa pengguna karena justifikasi yang ekstensif diperlukan untuk pengecualian, terutama di bawah tenggat waktu yang ketat.
Masalah utama berasal dari masalah organisasi dan komunikasi, bukan dari alat itu sendiri, dengan pengguna menyebutkan hilangnya kredit cakupan kode selama refactoring dan kebutuhan akan solusi sementara.
Walaupun Sonar bermanfaat bagi banyak orang, terutama insinyur junior dan senior, dampaknya pada waktu build dan kekakuan yang diberlakukan oleh manajemen adalah kritik yang umum.
Keditor epigenetik baru telah dikembangkan untuk membungkam gen spesifik, yang berpotensi mencegah penyakit dengan menargetkan gen tunggal.
Gen-gen penting dalam daftar George Church untuk knockout termasuk MSTN untuk pertumbuhan otot tanpa lemak, SCN9A untuk ketidakpekaan terhadap rasa sakit, dan PCSK9 untuk penyakit jantung koroner yang rendah.
Walaupun menjanjikan, kompleksitas terapi gen disoroti, dengan beberapa sifat yang bersifat poligenik dan memerlukan pertimbangan faktor lingkungan.
Chef kepala EF Education-EasyPost, Owen Blandy, beradaptasi dengan tantangan dengan menunjukkan fleksibilitas, sebuah sifat kunci dalam bersepeda profesional.
Tim bersepeda modern berinvestasi dalam truk makanan khusus, aplikasi nutrisi, dan rencana makan berbasis data, dengan AI digunakan untuk menyesuaikan diet bagi setiap pengendara.
Tim mengikuti rencana makan lima kali sehari yang berfokus pada karbohidrat dan protein tinggi, dengan pengisian bahan bakar saat bersepeda termasuk batangan energi, gel, dan makanan tradisional seperti kue beras.
Tim bersepeda profesional telah secara signifikan mengembangkan pendekatan mereka terhadap nutrisi, dengan menekankan pada makanan sederhana yang dibumbui ringan dengan rempah segar dan jeruk.
Kusir menggunakan perangkat pemantauan glukosa selama pelatihan untuk mengoptimalkan nutrisi, meskipun perangkat ini dilarang selama balapan, yang menyoroti pentingnya nutrisi yang dipersonalisasi.
Tim menghadapi tantangan logistik, seperti mencari cukup es dan mengelola diet dengan cermat untuk mencegah masalah seperti kram, sementara doping tetap menjadi perhatian tetapi kurang umum karena pengujian dan pemantauan yang ketat.
Seorang insinyur perangkat lunak web full-stack senior dengan 10 tahun pengalaman sedang mencari saran untuk beralih ke peran profesional di bidang AI.
Individu tersebut memiliki dasar yang kuat dalam pemrograman, matematika, dan ilmu komputer tetapi mengantisipasi untuk memulai dari awal di beberapa bidang AI.
Mereka telah belajar mandiri tentang AI, pembelajaran mesin (ML), dan pembelajaran mendalam, dan sedang mencari wawasan dari orang lain yang telah melakukan perubahan karier serupa.
Banyak profesional telah berhasil beralih dari pengembangan web ke peran AI/ML, sering kali dengan memanfaatkan keterampilan yang sudah ada dan mempelajari keterampilan baru melalui kursus dan belajar mandiri.
Kunci strategi termasuk bergabung dengan tim AI sebagai insinyur perangkat lunak, menggunakan API AI yang ada, dan secara bertahap meningkatkan keterampilan dalam teknik AI/ML.
Nasihat praktis termasuk mengambil kursus khusus seperti Fast AI, berpartisipasi dalam proyek AI sumber terbuka, dan membangun portofolio yang kuat untuk menunjukkan kemampuan dalam AI/ML.