Mantan karyawan OpenAI dan pelapor, Suchir Balaji, ditemukan tewas di apartemennya di San Francisco, dengan pihak berwenang menyatakan itu sebagai bunuh diri.
Balaji telah menuduh OpenAI melakukan pelanggaran hak cipta dalam melatih program ChatGPT-nya, yang mengakibatkan beberapa gugatan terhadap perusahaan tersebut.
OpenAI membantah tuduhan tersebut, menegaskan bahwa praktiknya legal di bawah undang-undang "penggunaan wajar", sementara Balaji adalah tokoh kunci dalam pertempuran hukum yang sedang berlangsung.
Suchir Balaji, mantan karyawan OpenAI yang dikenal karena pandangannya yang kritis terhadap penggunaan data berhak cipta oleh perusahaan tersebut, ditemukan tewas di apartemennya di San Francisco.
Kematian dirinya, yang dinyatakan sebagai bunuh diri, telah memicu spekulasi dan diskusi publik, terutama karena perannya yang diharapkan dalam memberikan informasi penting dalam gugatan terhadap OpenAI.
Keadaan seputar kematiannya telah menyebabkan peningkatan perhatian dan perdebatan di dalam komunitas teknologi.
Elon Musk awalnya membayangkan OpenAI sebagai entitas yang berorientasi pada keuntungan, tetapi ada skeptisisme mengenai kemajuan dan dampaknya.
Kritikus mempertanyakan klaim ambisius OpenAI, seperti menentukan nasib dunia dan menyelesaikan masalah robotika pada tahun 2020, yang menyoroti perdebatan mengenai kesesuaian produk dengan pasar dan profitabilitasnya.
Teks tersebut mencakup potensi mengganggu dari alat AI seperti ChatGPT, pengaruh para pemimpin teknologi, dan tantangan dalam menyeimbangkan inovasi dengan akuntabilitas.
McKinsey & Company telah menyetujui penyelesaian sebesar $650 juta untuk menyelesaikan investigasi federal terkait keterlibatannya dalam mempromosikan penjualan opioid untuk Purdue Pharma, mencakup tuduhan sipil dan pidana.
Kesepakatan ini mengikuti hampir $900 juta yang sebelumnya diselesaikan dengan pemerintah negara bagian dan lokal, dan McKinsey telah berkomitmen untuk menghindari pekerjaan di masa depan dengan zat-zat yang dikendalikan dan akan tunduk pada pengawasan federal yang lebih ketat.
Mantan mitra McKinsey, Martin Elling, akan mengaku bersalah atas penghalangan keadilan karena penghapusan dokumen, menyoroti kritik yang terus berlanjut bahwa para pemimpin perusahaan sering kali lolos dari hukuman penjara meskipun dikenai denda yang signifikan.
McKinsey & Company akan membayar $650 juta untuk menyelesaikan tuduhan perdata dan pidana federal terkait keterlibatannya dalam krisis opioid, termasuk perjanjian penuntutan yang ditangguhkan.
Kritikus berpendapat bahwa jumlah penyelesaian tersebut tidak memadai mengingat parahnya krisis yang telah menyebabkan ratusan ribu kematian, dan menyerukan hukuman yang lebih berat, termasuk tuntutan pidana bagi para eksekutif.
Teks tersebut menyoroti diskusi yang sedang berlangsung tentang akuntabilitas perusahaan dan apakah hukuman finansial secara efektif dapat mencegah praktik bisnis yang tidak etis.
Sebuah masalah signifikan dengan macOS 15.2 mengganggu replikator, menyebabkan kesalahan Resource Busy selama replikasi data, yang mempengaruhi penyalinan OS pihak ketiga.
Pengguna disarankan untuk menggunakan "Backup - semua file" dengan "Smart Update" untuk mencadangkan data, kecuali sistem operasi, sampai Apple menyediakan perbaikan.
Tidak mungkin bug yang diidentifikasi sebagai FB16090831 akan segera diselesaikan karena musim liburan, seperti yang dilaporkan oleh Dave Nanian dari Shirt Pocket.
macOS 15.2 telah mengganggu fungsi pembuatan cadangan bootable menggunakan alat seperti SuperDuper dan berpotensi Carbon Copy Cloner, menyebabkan frustrasi pengguna.
Timbulnya masalah disebabkan oleh pembatasan Apple terhadap alat pihak ketiga, yang membatasi kemampuan mereka untuk memanipulasi sistem operasi, dan membuat utilitas bawaan menjadi tidak efektif.
Pengguna khawatir tentang meningkatnya kontrol Apple atas perangkat mereka, yang disamakan dengan pendekatan "taman bertembok", dan beberapa mempertimbangkan untuk beralih ke alternatif seperti Linux.
Meta FAIR telah merilis artefak penelitian sumber terbuka baru untuk memajukan kecerdasan mesin, termasuk Meta Motivo dan Meta Video Seal. Meta Motivo menggunakan pembelajaran penguatan tanpa pengawasan untuk memungkinkan perilaku mirip manusia pada agen virtual, sementara Meta Video Seal menawarkan kemampuan watermarking video yang kuat. Rilis tambahan mencakup Flow Matching untuk AI generatif, Meta Explore Theory-of-Mind untuk kecerdasan sosial, dan Meta Large Concept Models untuk penalaran bahasa hierarkis, menyoroti komitmen Meta terhadap pengembangan AI yang bertanggung jawab dan kolaborasi dengan komunitas penelitian.
Meta FAIR memperkenalkan penelitian, model, dan kumpulan data baru, menyoroti inovasi seperti model konsep besar, transformer laten byte dinamis, dan lapisan memori jarang untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi AI.
Terdapat spekulasi mengenai kemajuan-kemajuan ini yang akan diintegrasikan ke dalam model-model masa depan seperti Llama 4, yang menunjukkan investasi strategis Meta dalam AI untuk mempertahankan daya saing dan mengurangi ketergantungan pada penyedia eksternal.
Teks tersebut menekankan pentingnya kontribusi sumber terbuka dan potensi pengaruh AI terhadap pembuatan konten dan penargetan iklan.
Byte Latent Transformer (BLT) adalah arsitektur model bahasa besar (LLM) tingkat byte baru yang mencapai kinerja sebanding dengan LLM berbasis tokenisasi dengan efisiensi dan ketahanan yang ditingkatkan.
BLT memanfaatkan patch berukuran dinamis sebagai unit komputasi, yang menyesuaikan berdasarkan kompleksitas data, sehingga meningkatkan efisiensi pelatihan dan inferensi.
Studi ini menunjukkan bahwa BLT dapat ditingkatkan hingga 8 miliar parameter dengan 4 triliun byte pelatihan, mengungguli model berbasis tokenisasi dengan secara efektif meningkatkan ukuran patch dan model.
Model Byte Latent Transformer (BLT) oleh Meta memperkenalkan pendekatan baru dengan menggunakan patch alih-alih token tradisional, mengatasi ketidakefisienan dalam menangani kata-kata di luar kamus. BLT terdiri dari tiga komponen: encoder untuk pengelompokan byte, transformer untuk pemrosesan, dan decoder untuk output, memanfaatkan ambang entropi untuk pengelompokan byte dinamis. Model ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja di berbagai bahasa, mengatasi keterbatasan model sebelumnya, dan menyoroti tantangan yang sedang berlangsung serta potensi dalam pemrosesan bahasa AI.
Ilya Sutskever dalam pembicaraannya di NeurIPS menyoroti keterbatasan data internet saat ini untuk melatih model AI, dengan mengibaratkannya seperti sifat terbatas bahan bakar fosil, yang menunjukkan perlunya metode pelatihan baru. Pembicaraan tersebut memulai diskusi tentang ketidakpastian penalaran, penggunaan dataset sintetis, dan pengembangan model AI khusus domain. Para peserta mencatat pentingnya mengakui keterbatasan data dan membahas potensi evolusi AI dengan arsitektur baru serta pertimbangan etis untuk pemimpin AI di masa depan.
Luon adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang menggabungkan elemen-elemen dari Oberon dan Lua, dirancang khusus untuk Mesin Virtual (VM) LuaJIT.
Ini memperkenalkan pengetikan statis ke dalam Lua, memungkinkan integrasi yang mulus dengan pustaka Lua dan C, serta mencakup fitur-fitur seperti semantik referensi, tipe HASHMAP, dan tipe data STRING yang tidak dapat diubah.
Teks ini menawarkan sebuah compiler, Integrated Development Environment (IDE), dan versi yang sudah dikompilasi untuk Linux dan Windows, serta bersifat open-source di bawah lisensi GPL 2 atau 3.
Luon adalah bahasa pemrograman baru yang terinspirasi oleh Lua dan Oberon, dikembangkan oleh Rochus Keller, dengan fokus pada keamanan tipe dan tipe data terstruktur.
Itu menampilkan sistem yang diketik secara statis dan dikompilasi ke bytecode LuaJIT, dengan tujuan kesederhanaan dan efisiensi, terutama pada perangkat keras yang lebih tua.
Luon adalah bagian dari proyek desain bahasa yang lebih luas dari Keller, termasuk Oberon+ dan Micron, yang menawarkan pendekatan modern terhadap kesederhanaan pemrograman.
Pembaruan terbaru, versi 2.0.4, memperkenalkan perubahan signifikan seperti menetapkan target default untuk htmx.ajax ke body, memperbaiki masalah shadow root bersarang, dan meningkatkan penanganan acara serta perilaku tag.
Pembaruan ini juga mencakup pembaruan kompatibilitas dan perbaikan bug untuk ekstensi, menyoroti peningkatan berkelanjutan dalam perpustakaan htmx, yang digunakan untuk meningkatkan HTML dengan AJAX, Transisi CSS, WebSockets, dan Server-Sent Events (SSE).
Tabel perubahan mencerminkan upaya konsisten untuk meningkatkan fitur dan memperbaiki masalah, dengan pembaruan penting seperti dukungan shadow DOM yang lebih baik dan penambahan fungsionalitas baru seiring waktu.
Htmx 2.0.4 telah dirilis, memicu diskusi tentang penerapannya dalam meningkatkan interaktivitas web dengan menggantikan JavaScript untuk tugas-tugas yang lebih sederhana.
Pembaruan ini memperkenalkan perubahan dalam perilaku default htmx.ajax, yang oleh beberapa pengguna dianggap sebagai perubahan yang merusak, mempengaruhi implementasi yang sudah ada.
Htmx dikenal karena meningkatkan rendering sisi server tanpa memerlukan kerangka kerja frontend yang ekstensif, meskipun mungkin tidak cocok untuk interaksi sisi klien yang kompleks dibandingkan dengan kerangka kerja seperti React atau Alpine.
"uv" adalah paket Python dan manajer proyek yang cepat yang ditulis dalam Rust, dirancang untuk menggantikan beberapa alat seperti pip, poetry, dan virtualenv, menawarkan peningkatan kecepatan yang signifikan sebesar 10-100x dibandingkan pip.
Itu menyediakan manajemen proyek yang komprehensif dengan fitur-fitur seperti lockfile universal, manajemen versi Python, dan dukungan untuk ruang kerja gaya Cargo, serta dapat diinstal tanpa Rust atau Python.
uv didukung oleh Astral dan mendukung berbagai sistem operasi, termasuk macOS, Linux, dan Windows, menawarkan fitur-fitur canggih dan efisiensi untuk mengelola dependensi dan lingkungan.
Uv adalah paket Python dan manajer proyek yang berkembang pesat, dikenal karena kecepatannya dan manajemen yang komprehensif terhadap versi dan dependensi Python.
Alat ini telah mendapatkan perhatian setelah pengumuman Protokol Konteks Model dari Anthropic, menyoroti potensi dampaknya pada pengembangan Python.
Walaupun beberapa pengguna menghargai keunggulannya dibandingkan alat yang ada seperti pip dan poetry, kekhawatiran tentang pendanaan modal ventura, penggunaan Rust, dan build Python yang tidak resmi menimbulkan pertanyaan tentang keberlanjutan jangka panjangnya dan potensi fragmentasi ekosistem.
Entropi, yang awalnya diperkenalkan oleh Sadi Carnot, mengukur ketidakteraturan dan sangat penting untuk memahami hukum kedua termodinamika, yang menyatakan bahwa entropi selalu meningkat. Konsep entropi telah meluas melampaui termodinamika untuk mencakup teori informasi, di mana ia mewakili ketidakpastian dan dianggap sebagai subyektif, tergantung pada pengetahuan pengamat. Para peneliti sedang mengeksplorasi penggunaan informasi sebagai sumber daya, dengan eksperimen dalam mesin informasi dan termodinamika kuantum, menawarkan peluang baru untuk inovasi ilmiah dan pemahaman.
Entropi adalah ukuran ketidakpastian atau ketidakteraturan dalam suatu sistem, relevan dalam bidang seperti fisika dan teori informasi, yang menunjukkan seberapa banyak yang tidak diketahui tentang keadaan rinci suatu sistem.
Terkadang konsep entropi dianggap subjektif, karena dapat bervariasi berdasarkan perspektif pengamat dan pengukuran yang tersedia bagi mereka.
Entropi sangat penting dalam diskusi tentang termodinamika, teori informasi, dan bahkan kesadaran, karena entropi menggambarkan bagaimana sistem berkembang menuju keadaan yang lebih mungkin dan kurang teratur.
Perpustakaan Figma gratis dengan komponen untuk pembuatan prototipe cepat telah dirilis oleh Veryfront, yang didirikan bersama oleh Koji, untuk membantu pengembangan aplikasi web.
Perpustakaan ini mencakup komponen dan template sumber terbuka yang kompatibel dengan Figma dan React, terintegrasi dengan Veryfront Studio untuk pengembangan dan penerapan yang efisien.
Pengguna dapat mengakses alat seperti Veryfront Studio, Komponen, Template, dan Kit Figma secara gratis, dengan opsi untuk meningkatkan di kemudian hari.
Sebuah perpustakaan EPUB baru untuk Node.js telah dikembangkan dan dirilis sebagai paket NPM, yang bertujuan untuk menyediakan solusi yang terawat dengan baik untuk membuat buku EPUB.
Perpustakaan ini awalnya dibuat selama pengembangan proyek yang disebut Storyteller dan sekarang tersedia untuk komunitas Node.js yang lebih luas.
Rilis tersebut dimotivasi oleh permintaan saran tentang pembuatan buku EPUB, yang menyoroti permintaan akan alat semacam itu di komunitas.
@smoores/epub adalah sebuah pustaka JavaScript yang dirancang untuk menangani file EPUB, dikembangkan sebagai bagian dari proyek Storyteller, dan dirilis sebagai paket NPM yang berdiri sendiri.
Teks ini membahas tentang perpustakaan yang memenuhi kebutuhan alat pembuatan dan modifikasi EPUB dalam komunitas Node.js, melengkapi Readium yang digunakan untuk membaca EPUB.
Proyek ini mendukung fitur-fitur seperti hosting buku dan sinkronisasi kemajuan membaca di berbagai perangkat, dengan diskusi yang sedang berlangsung tentang berbagi media overlay untuk mengoptimalkan pemrosesan.