LWN.net melaporkan bahwa driver GPU Apple M1/M2, yang dikembangkan dalam Rust, telah mencapai kesesuaian OpenGL 4.6 dan Vulkan 1.3, memungkinkan kemampuan grafis canggih pada perangkat keras Apple. - Alyssa Rosenzweig, di Konferensi Pengembang X.Org 2024, membahas solusi inovatif untuk pengembangan driver, seperti emulasi tessellation shaders dan memanfaatkan OpenCL untuk kinerja. - Driver tersebut sekarang mendukung berbagai versi DirectX, memungkinkan permainan seperti Portal dan Cyberpunk 2077 berjalan pada perangkat Apple, dengan kontribusi dari proyek Asahi Linux dan teknik virtualisasi untuk mengatasi keterbatasan perangkat keras.
Tinjauan terbaru tentang driver GPU Apple M1/M2 menekankan komitmen untuk mendukung chip-chip ini, meskipun ada tantangan karena dokumentasi perangkat keras yang terbatas.
Terdapat perdebatan mengenai kemampuan perbaikan dan biaya MacBook, dengan beberapa pengguna lebih menyukai ThinkPad karena daya tahannya dan kompatibilitasnya dengan Linux.
Alyssa Rosenzweig diakui atas kontribusinya pada driver sumber terbuka, menyoroti potensi inisiatif sumber terbuka pada platform tertutup seperti Apple.
Tim Pixelmator akan bergabung dengan Apple, didorong oleh penekanan Apple pada desain dan kinerja, menunggu persetujuan regulasi.
Pengambilalihan ini bertujuan untuk memperluas pengaruh Pixelmator, tanpa ada perubahan langsung yang direncanakan untuk aplikasi Pixelmator Pro, Pixelmator untuk iOS, dan Photomator.
Tim mengucapkan terima kasih kepada pengguna atas dukungan mereka selama 17 tahun dan mengantisipasi pembaruan di masa depan.
Apple telah mengakuisisi Pixelmator, sebuah aplikasi pengeditan gambar yang dikenal baik karena integrasinya dengan ekosistem Apple, memicu reaksi beragam di kalangan pengguna. Kekhawatiran muncul dari pengguna yang menarik kesamaan dengan akuisisi Apple sebelumnya terhadap DarkSky, yang mengakibatkan penghentian aplikasi tersebut, dan ketakutan bahwa Pixelmator akan menjadi layanan berlangganan. Akuisisi ini mungkin menunjukkan niat Apple untuk memperluas penawaran aplikasi profesionalnya, yang berpotensi menempatkan dirinya sebagai pesaing Adobe di pasar perangkat lunak kreatif.
Janji "Wait Until 8th" mendorong orang tua untuk menunda memberikan smartphone kepada anak-anak hingga setelah kelas 8, dengan tujuan melindungi mereka dari gangguan dan potensi bahaya. Lebih dari 82.000 orang tua telah bergabung, dengan komunitas seperti Fairfield, Connecticut, menunjukkan partisipasi yang signifikan, mengindikasikan momentum yang semakin meningkat untuk inisiatif ini. Janji ini memerlukan setidaknya 10 keluarga dari kelas dan sekolah anak untuk berkomitmen, dan menawarkan sumber daya untuk mengelola penggunaan smartphone serta menetapkan batasan yang sehat.
The "Wait Until 8th" inisiatif mendorong orang tua untuk menunda memberikan smartphone kepada anak-anak hingga mereka menyelesaikan kelas 8, biasanya sekitar usia 13-14 tahun. Gerakan ini mendapatkan dukungan karena orang tua dan sekolah mengakui potensi efek negatif dari smartphone, termasuk kecanduan dan tantangan sosial. Untuk mengurangi masalah ini, beberapa orang tua memilih alternatif seperti ponsel dasar atau jam tangan pintar dengan fitur terbatas, dengan tujuan mengurangi tekanan teman sebaya dan mempromosikan penggunaan teknologi yang lebih sehat di kalangan anak-anak.
Physical Intelligence (π) telah meluncurkan π0, sebuah kebijakan robot generalis yang dirancang untuk meningkatkan kecerdasan fisik buatan dengan belajar dari berbagai sumber data seperti gambar, teks, dan tindakan. π0 dapat mengendalikan berbagai robot dan beradaptasi dengan tugas baru dengan data minimal, menggunakan arsitektur baru untuk keluaran perintah motorik yang cekatan, unggul dalam tugas-tugas kompleks seperti melipat cucian atau merakit kotak. Dilatih pada dataset interaksi robot terbesar, π0 melampaui model yang ada dalam evaluasi zero-shot, menunjukkan potensi signifikan untuk kemajuan masa depan dalam model dasar robot, dengan perusahaan mencari kolaborasi dan merekrut untuk memperluas kemampuan ini.
Diskusi berpusat pada masa depan AI dan robotika, khususnya peran mereka dalam mengotomatisasi tugas rumah tangga seperti melipat cucian, yang dapat membebaskan waktu untuk kegiatan pribadi. Ada kekhawatiran tentang dampak sosial dari otomatisasi, termasuk potensi penggantian pekerjaan dan peningkatan ketidaksetaraan, yang menimbulkan pertanyaan tentang peran manusia di masa depan yang didominasi mesin. Percakapan ini menyarankan kemungkinan revolusi budaya dan teknologi, di mana otomatisasi memenuhi kebutuhan dasar, memungkinkan manusia untuk fokus pada kreativitas dan rekreasi, tetapi juga menyoroti ketakutan kehilangan tujuan manusia.
Embedding, sebuah teknologi pembelajaran mesin, mengubah teks menjadi array numerik, memungkinkan perbandingan matematis dan mengungkapkan koneksi antara teks dalam skala besar. Teknologi ini dapat secara signifikan meningkatkan penulisan teknis dengan memungkinkan penemuan konten terkait yang efisien dan meningkatkan fitur seperti sistem rekomendasi pada situs dokumentasi. Seiring dengan semakin mudah diakses dan meluasnya penggunaan embedding, berbagi melalui API dapat mengarah pada aplikasi inovatif, menawarkan alat yang hemat biaya dan kuat untuk meningkatkan dokumentasi teknis.
Embedding dalam AI meningkatkan kemampuan pencarian dengan memungkinkan pencarian fuzzy, yang lebih efektif daripada metode pencarian tradisional. Mereka digunakan untuk tugas-tugas seperti menemukan commit git yang relevan dan mengklasifikasikan data, meskipun ada perbedaan pendapat tentang kegunaan dan keterbatasannya dalam pemahaman semantik. Meskipun ada perdebatan tentang efektivitasnya, embedding memiliki potensi untuk meningkatkan pengambilan dan penemuan informasi, terutama ketika diintegrasikan dengan alat AI lainnya.
Sebuah penipuan gigi baru melibatkan pencabutan gigi sehat untuk menjual implan mahal, yang mungkin tidak diperlukan, menimbulkan kekhawatiran etis dalam industri kedokteran gigi.
Para ahli memperingatkan bahwa beberapa dokter gigi lebih memprioritaskan implan daripada mempertahankan gigi alami, yang dapat menyebabkan prosedur yang tidak perlu dan potensi komplikasi.
Bangkitnya jaringan klinik gigi yang dimiliki oleh ekuitas swasta telah meningkatkan kekhawatiran tentang overtreatment demi keuntungan, dengan gugatan yang mengklaim bahwa klinik menekan pasien untuk melakukan perawatan gigi yang tidak perlu.
Sebuah penipuan gigi baru telah muncul di mana gigi sehat dicabut untuk dijual sebagai pengganti palsu yang mahal, menimbulkan kekhawatiran tentang praktik tidak etis.
Pasien disarankan untuk berhati-hati terhadap dokter gigi dengan kantor yang mewah, karena mereka mungkin menyarankan prosedur yang tidak perlu untuk menutupi biaya operasional yang tinggi.
Masalah ini tidak eksklusif untuk kedokteran gigi, karena kekhawatiran serupa tentang perawatan yang tidak perlu juga ada di sektor perawatan kesehatan lainnya, mendorong rekomendasi untuk mendapatkan pendapat kedua.
Sebuah tunik yang diyakini milik Alexander Agung dilaporkan telah diidentifikasi di sebuah makam kerajaan di Vergina, yang memicu perdebatan tentang validitas akademis dari klaim ini.
Terdapat keraguan terhadap identifikasi sisa-sisa sebagai milik tokoh sejarah seperti Philip II dan Cleopatra, dengan beberapa pihak menyarankan bahwa kebetulan mungkin mempengaruhi kesimpulan tersebut.
Penemuan ini menyoroti tantangan dalam arkeologi, di mana hipotesis sering kali diajukan dengan bukti yang terbatas, yang mengarah pada perbedaan pendapat mengenai kepastian klaim tersebut.
Sebuah aturan baru mewajibkan bahwa lowongan pekerjaan hanya boleh dipasang jika perusahaan berniat untuk mengisi posisi tersebut dan akan merespons semua pelamar, termasuk rincian lokasi seperti REMOTE atau ONSITE.
Hanya perusahaan yang mempekerjakan, bukan firma perekrutan atau papan pekerjaan, yang diizinkan untuk memposting, dengan batas satu posting per perusahaan, dan perusahaan yang kurang dikenal harus memberikan penjelasan.
Para pencari kerja dianjurkan untuk menggunakan situs web tertentu untuk mencari pekerjaan dan merujuk ke thread seperti "Siapa yang ingin dipekerjakan?" dan "Freelancer? Mencari freelancer?" untuk mendapatkan peluang.
Postingan tersebut merinci daftar perusahaan yang membuka lowongan untuk berbagai peran teknik pada November 2024, dengan aturan baru yang mewajibkan perusahaan untuk menanggapi semua pelamar dan menyebutkan detail lokasi pekerjaan.
Posisi tersedia di berbagai lokasi, termasuk opsi di tempat, jarak jauh, dan hibrida, di seluruh AS, Eropa, dan wilayah lainnya, melayani berbagai peran di bidang teknik dan teknologi.
Tulisan tersebut menekankan perekrutan langsung oleh perusahaan, tidak termasuk firma perekrutan atau papan pekerjaan, dan mendorong individu yang tertarik untuk melamar langsung jika mereka menemukan posisi yang sesuai.
Oasis adalah video game pertama yang dihasilkan oleh AI secara real-time dan open-world, menggunakan mesin inferensi Decart untuk memproses input pengguna dan menciptakan gameplay tanpa mesin game tradisional.
Teks tersebut menjelaskan bahwa permainan ini menggunakan model dengan 500 juta parameter, memanfaatkan autoencoder spasial dan tulang punggung difusi laten, keduanya berbasis Transformer, untuk memastikan inferensi cepat dan menghasilkan 20 frame per detik.
Oasis merilis kode dan demo langsung yang menunjukkan kemampuannya dalam menangani mekanika permainan yang kompleks dan pengaturan yang beragam, dengan peningkatan di masa depan yang ditujukan pada kualitas video dan skalabilitas.
Oasis: A Universe in a Transformer" adalah demo teknologi yang menampilkan lingkungan permainan yang dihasilkan oleh AI mirip dengan Minecraft, menyoroti keterbatasan saat ini seperti kurangnya keberlanjutan objek dan biaya inferensi yang tinggi.
Tujuan proyek ini adalah untuk memungkinkan para kreator mengembangkan dunia baru menggunakan AI, menyederhanakan pembuatan dan interaksi dengan lingkungan permainan yang dinamis.
Tayangan demo tersebut telah memulai percakapan tentang penggunaan etis data pelatihan dan potensi aplikasi AI dalam industri game.
Konferensi online, seperti HYTRADBOI yang akan datang, sedang memikirkan kembali format tradisional agar lebih sesuai dengan lingkungan digital, dengan fokus pada koordinasi, distilasi, dan kebetulan daripada meniru acara tatap muka.
HYTRADBOI menekankan pada pembicaraan singkat dan menarik serta menggunakan Zulip untuk diskusi yang lebih mendalam, meningkatkan interaksi dan keterlibatan peserta.
Tema konferensi ini dirancang untuk inklusif dan dapat diakses, dengan tiket gratis tersedia untuk audiens global, menyoroti keterjangkauan dan jangkauan acara online.
Konferensi daring dikritik karena kurangnya jaringan dan keterlibatan pribadi yang ditemukan dalam acara tatap muka, sering kali disebabkan oleh masalah teknis dan peluang interaksi yang terbatas.
Meskipun ada kekurangan ini, konferensi online menawarkan aksesibilitas yang lebih besar kepada audiens yang lebih luas dan tetap dapat menyampaikan konten yang berharga.
Keberhasilan konferensi online sangat bergantung pada pengorganisasiannya dan tujuan spesifik para peserta.
Apple secara otomatis mengaktifkan iCloud Keychain saat memperbarui dari macOS Ventura ke Sonoma, mengunggah kata sandi ke iCloud meskipun sebelumnya dinonaktifkan. Pengguna melaporkan bahwa menonaktifkan iCloud Keychain tidak menghapus data dari server Apple, menimbulkan kekhawatiran privasi. Dokumen dukungan Apple tidak memberikan panduan tentang cara menghapus data keychain dari iCloud, tetapi menggunakan profil Mobile Device Management (MDM) dapat mencegah pengaktifan otomatis iCloud Keychain.
Pengguna menyatakan kekhawatiran tentang Apple yang mengunggah kata sandi ke perangkat yang tidak sah, menyoroti masalah dengan penyimpanan awan yang tidak diinginkan dan berkurangnya kontrol pengguna.
Tren manajemen jarak jauh oleh perusahaan teknologi seperti Apple dan Microsoft dianggap mengurangi otonomi pengguna, meskipun ada klaim enkripsi ujung-ke-ujung.
Pengguna mendukung kemampuan untuk dengan mudah menonaktifkan fitur sinkronisasi otomatis guna menjaga kontrol atas data pribadi.
Org mode adalah bahasa markup yang kuat yang digunakan dalam Emacs untuk tugas-tugas seperti pencatatan dan pembuatan dokumen, menawarkan lebih banyak fitur daripada Markdown.
Fitur utama dari mode Org meliputi judul, gaya teks, tautan, daftar, dukungan LaTeX, kutipan, teks verbatim, kode sumber, tabel, dan gambar.
Pilihan ekspor untuk mode Org mencakup Emacs dan Pandoc, meskipun Pandoc memiliki beberapa keterbatasan.
Org Mode adalah alat yang kuat dalam Emacs untuk mengorganisir catatan dan tugas, menampilkan Radio Targets untuk menghubungkan istilah dan integrasi dengan alat seperti Howm-mode dan org-roam. Pengguna membahas manfaat Org Mode dalam meningkatkan organisasi dan produktivitas, sambil juga menangani tantangan seperti kompatibilitas seluler dan menjelajahi alternatif seperti Logseq dan Beorg. Percakapan menyoroti fleksibilitas Org Mode, kemampuan integrasi, dan potensi model bahasa besar (LLM) untuk meningkatkan kegunaan, dengan beberapa pengguna mencari solusi yang lebih portabel dan yang lain menghargai integrasi mendalamnya dengan Emacs.
Make it Yourself" adalah sebuah buku digital yang menampilkan lebih dari 1000 proyek do-it-yourself (DIY) dari para kreator di seluruh dunia.- Setiap proyek menyertakan tautan ke situs web aslinya, menawarkan sumber daya yang komprehensif untuk replikasi.- Tujuan utama buku ini adalah untuk menginspirasi pembaca agar memulai proyek kreatif mereka sendiri.
Make It Yourself adalah proyek sumber terbuka oleh n-o-d-e, yang menawarkan katalog PDF proyek teknologi DIY dan modifikasi, yang terhubung ke situs eksternal untuk instruksi.
Pengguna menyarankan untuk membuat versi HTML agar aksesibilitas lebih baik dan pembaruan lebih mudah, sementara beberapa menyatakan minat pada versi cetak untuk inspirasi.
Teks tersebut memuji proyek atas ilustrasi dan kompilasi proyeknya, tetapi kekhawatiran muncul mengenai umur panjang dan pemeliharaan tautan eksternal.
TokenFormer menghadirkan pendekatan baru untuk menskalakan model Transformer dengan memperlakukan parameter model sebagai token, memungkinkan penskalaan yang efisien tanpa perlu pelatihan ulang. Metode ini secara signifikan mengurangi biaya komputasi dan dapat menskalakan model dari 124 juta hingga 1,4 miliar parameter sambil mempertahankan kinerja yang sebanding dengan Transformer tradisional. Penelitian ini menawarkan kode dan model yang tersedia untuk umum, menyediakan sumber daya yang dapat diakses untuk eksplorasi dan penerapan lebih lanjut dalam pembelajaran mesin.
TokenFormer memperkenalkan metode inovatif untuk meningkatkan skala transformer dengan memfaktorkan matriks bobot melalui mekanisme perhatian, memungkinkan peningkatan ukuran model secara bertahap. Pendekatan ini dikenal karena kesederhanaan dan efektivitasnya, memberikan interpretasi geometris dari perhatian yang mirip dengan pencarian dalam basis data vektor. Metode ini dapat merevolusi fungsi transformer dengan meningkatkan modularitas dan kompatibilitas antara set bobot, menyarankan perspektif baru tentang penskalaan model dan penyetelan halus.