Il autore ha ricevuto un'email da "Raymond" che promuoveva Wisp, un CMS headless, che sembrava personalizzata ma era in realtà generata dall'IA.
L'email faceva parte di una strategia di contatto di massa utilizzando l'IA per inviare quasi 1.000 email personalizzate a sviluppatori con blog pubblici su GitHub.
Il autore esprime frustrazione per questo approccio basato sull'IA e considera di rendere privato il proprio mirror su GitHub per evitare tale spam.
Un'email generata dall'IA di timharek.no afferma di aver avuto successo nella creazione di email personalizzate utilizzando più modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) senza che i destinatari rilevassero l'origine dell'IA.
Questo solleva preoccupazioni etiche riguardo alla priorità data all'attenzione e al coinvolgimento rispetto al progresso significativo, con alcuni che paragonano questa situazione agli ingegneri che si concentrano sulla tecnologia pubblicitaria piuttosto che su risultati importanti come lo sbarco sulla luna.
Il dibattito sottolinea la duplice natura dell'IA nel marketing, riconoscendo sia il suo potenziale di abuso nello spam che le sue applicazioni preziose.
Proton ha introdotto Proton Docs, un'alternativa sicura a Google Docs, con strumenti di modifica e collaborazione avanzati e crittografia end-to-end.
Proton Docs supporta la formattazione avanzata, l'incorporazione di immagini e più formati, inclusi i file Microsoft .docx, e consente la collaborazione in tempo reale con funzionalità come i commenti e il tracciamento del cursore.
Questo lancio fa parte dell'espansione più ampia di Proton, che include una VPN, un calendario criptato e un gestore di password, con Proton Docs che sarà presto disponibile per gli utenti.
Proton ha introdotto un editor di testo collaborativo, simile a Google Docs, con l'obiettivo di fornire un'alternativa sicura e criptata.
Gli utenti sono divisi: alcuni apprezzano il nuovo strumento, mentre altri sono preoccupati per l'espansione della gamma di prodotti di Proton invece di migliorare i servizi esistenti come email e calendario.
Le discussioni includono la natura open-source delle offerte di Proton e i confronti con altri servizi, con alcuni utenti cauti nel consolidare tutti i loro dati all'interno dell'ecosistema di una sola azienda.
Le ponti devono sostenere carichi su spazi liberi, richiedendo sottostrutture robuste come piloni o spalle per gestire le forze concentrate.
Le fondazioni a pali, infissi profondamente nel terreno, forniscono stabilità attraverso il carico di punta e l'attrito laterale, resistendo ai carichi verticali e orizzontali.
Alternative come i pali trivellati e varianti come i pali CFA (Continuous Flight Auger) e i pali elicoidali affrontano sfide geotecniche specifiche, sebbene tutti i metodi presentino limitazioni e potenziali rischi di fallimento.
Le ponti rimangono stabili perché i pali infissi vengono testati per la forza necessaria a installarli, garantendo che possano sopportare carichi significativi.
Le palafitte in legno, quando conservate in terreno completamente impregnato, possono durare per secoli, come dimostrano le strutture a Venezia e New Orleans.
Le sfide come la liquefazione del suolo, la deflessione laterale e le condizioni sotterranee inaspettate possono complicare la palificazione, ma soluzioni ingegneristiche innovative, come i ponti galleggianti e esempi storici come il Ponte di Brooklyn, dimostrano il successo nel superare questi problemi.
Un dipendente di Vectara ha sviluppato uno strumento di ricerca migliorato per Hacker News (HN) utilizzando i dati degli ultimi sei mesi di storie e commenti.
Il creatore cerca feedback sull'efficacia del nuovo strumento di ricerca rispetto all'attuale ricerca Algolia utilizzata da HN.
Questa iniziativa mira a migliorare l'esperienza di ricerca per gli utenti di HN affrontando le limitazioni nella funzionalità di ricerca esistente.
Un nuovo motore di ricerca per Hacker News, costruito utilizzando Vectara, mira a risolvere le limitazioni riscontrate in Algolia, coprendo gli ultimi 6 mesi di storie e commenti.
Il feedback degli utenti ha evidenziato la necessità di funzionalità aggiuntive come filtri, opzioni di ordinamento e indicizzazione dei link esterni, con opinioni contrastanti sulla sua efficacia rispetto ad Algolia.
Il progetto ha avviato discussioni sul miglioramento della rilevanza delle ricerche e dell'esperienza utente all'interno della comunità di Hacker News.
Le startup di infrastrutture AI affrontano sfide significative, tra cui una concorrenza intensa e costi elevati, a differenza dei giganti della tecnologia come Google, Amazon o Facebook, che si sono evoluti in fornitori di infrastrutture.
Investire in capitale di rischio nell'infrastruttura dell'IA potrebbe essere fuorviante, poiché il vero valore risiede nelle aziende che offrono soluzioni tangibili e di facile utilizzo piuttosto che solo framework.
Anche aziende di successo nel campo dell'IA come OpenAI mancano di prodotti chiari, sottolineando la necessità di innovazioni pratiche che possano trasformare le interazioni degli utenti.
Il post del blog discute il concetto di un secondo intercalare negativo, che non è mai stato implementato ma potrebbe essere necessario a causa della rotazione più veloce della Terra dal 2018.
Vengono aggiunti secondi intercalari per tenere conto della rotazione irregolare della Terra, ponendo sfide ai sistemi tecnici come il tempo Unix, che fatica a gestire il timestamp 23:59:60.
Esiste un dibattito in corso sull'abolizione dei secondi intercalari entro il 2035, il che impedirebbe l'implementazione di un secondo intercalare negativo, una prospettiva che l'autore trova deludente.
Il dibattito ruota attorno al concetto di secondi intercalari, che vengono aggiunti al Tempo Coordinato Universale (UTC) per mantenerlo sincronizzato con la rotazione della Terra, e alla potenziale introduzione di un secondo intercalare negativo.
Varie opinioni sono condivise su come gestire le regolazioni del tempo, tra cui l'abolizione dei secondi intercalari, lo spostamento del meridiano principale e l'aggiornamento periodico dei fusi orari.
Il dibattito mette in evidenza le complessità e i potenziali problemi della misurazione del tempo, come i problemi di sincronizzazione dei sistemi, l'impatto sul software e il contesto storico degli standard temporali come UTC e TAI (Tempo Atomico Internazionale).
Un tentativo di ottimizzare un ciclo interno in assembly AArch64 eliminando un salto ha provocato un rallentamento di 4 volte a causa di coppie bl (branch with link) e ret (return) non corrispondenti, che hanno confuso il predittore di diramazione.
Il sostituire ret con br x30 (branch to register) ha risolto il problema di prestazioni, e ulteriori ottimizzazioni, tra cui l'inlining e l'uso di istruzioni SIMD (Single Instruction, Multiple Data), hanno ottenuto significativi miglioramenti di velocità.
Alla fine, la versione ottimizzata SIMD ha impiegato 94 ns, circa 8,8 volte più veloce del codice originale, evidenziando l'importanza di evitare ramificazioni asimmetriche e sfruttare SIMD per migliorare le prestazioni.
Il articolo presenta un codice ottimizzato che somma un array di 1024 numeri in virgola mobile a 32 bit in 94 nanosecondi, sottolineando l'efficienza dovuta all'uso della cache.
Discute l'importanza della predizione dei rami e dell'architettura della CPU sulle prestazioni, nonché le complessità dell'aritmetica in virgola mobile e l'assicurazione di risultati deterministici.
Riferimenti ai lavori passati di Raymond Chen e ai commenti degli utenti sulle istruzioni SIMD (Single Instruction, Multiple Data), ottimizzazioni del compilatore e comportamenti storici della CPU sono inclusi.
Le emissioni di carbonio di Google sono aumentate di quasi il 50% rispetto al 2019, come riportato nel suo rapporto ambientale del 2024, mettendo in discussione il suo obiettivo di emissioni nette zero entro il 2030.
Il aumento delle emissioni è dovuto principalmente a un maggiore consumo di energia nei data center e alle emissioni della catena di approvvigionamento guidate dai progressi dell'IA, con un aumento del 17% del consumo di elettricità nei data center nel 2023.
Nonostante queste sfide, Google è impegnata a ridurre il proprio impatto ambientale attraverso un'infrastruttura efficiente e la riduzione delle emissioni, una sfida affrontata anche da altre aziende tecnologiche come Microsoft a causa della domanda di intelligenza artificiale.
Le emissioni di carbonio di Google sono aumentate del 13% rispetto all'anno scorso, principalmente a causa dell'aumento del consumo energetico nei data center e delle emissioni della catena di approvvigionamento.
Si è verificato un aumento del 48% delle emissioni rispetto al 2019, ma questo incremento non è attribuibile esclusivamente all'IA, nonostante alcuni titoli suggeriscano il contrario.
Il aumento delle emissioni è stato graduale nel corso degli anni, e l'impatto specifico dell'IA su questo incremento rimane poco chiaro.
Il post approfondisce il modello Transformer, che utilizza meccanismi di attenzione per migliorare la velocità di addestramento e le prestazioni, superando il modello di traduzione automatica neurale di Google in compiti specifici.
Il modello Transformer, descritto nel documento "Attention is All You Need," ha implementazioni in TensorFlow (pacchetto Tensor2Tensor) e PyTorch (guida NLP di Harvard), ed è raccomandato da Google Cloud per la loro offerta Cloud TPU.
Il modello architettonico include componenti di codifica e decodifica con livelli di auto-attenzione e attenzione multi-testa, permettendogli di concentrarsi su parti rilevanti dell'input e migliorare l'accuratezza della traduzione.
Il libro 'The Illustrated Transformer' di Jay Alammar è molto apprezzato per la sua spiegazione passo dopo passo dell'architettura originale del transformer.
Per visualizzare il flusso di informazioni nelle architetture solo decoder come GPT-3, si consiglia bbycroft.net.
Gli utenti suggeriscono il codice annotato dal sito NLP di Harvard per una comprensione più approfondita dei transformer, sottolineando l'importanza di afferrare le meccaniche sottostanti come i meccanismi di attenzione.
Il garante nazionale per la protezione dei dati del Brasile ha vietato a Meta di utilizzare i dati provenienti dal Brasile per addestrare i suoi sistemi di intelligenza artificiale, citando potenziali rischi per i diritti fondamentali.
Il nuovo aggiornamento della politica sulla privacy di Meta, che consente l'uso di post pubblici per l'addestramento dell'IA, non è conforme alle normative brasiliane, portando a questa restrizione.
Meta deve conformarsi a questa sentenza entro cinque giorni o affrontare multe giornaliere, riflettendo una resistenza simile vista in Europa, mentre l'addestramento dell'IA con dati pubblici continua negli Stati Uniti.
Il regolatore dei dati del Brasile ha vietato a Meta di utilizzare i dati per addestrare modelli di intelligenza artificiale a causa di preoccupazioni sulla privacy, evidenziando i dibattiti in corso sull'uso dei dati e sulla proprietà intellettuale nell'addestramento dell'IA.
Alcuni propongono un compromesso che consente l'uso di dati disponibili pubblicamente se i modelli di intelligenza artificiale risultanti sono resi pubblici, sebbene persistano preoccupazioni etiche e potenziali sfruttamenti dei dati degli utenti.
Si sta esaminando l'efficacia e l'applicazione di tali regolamenti, considerando le complessità coinvolte nella verifica dei dati e le sfide giurisdizionali.
Apple acquisirà un ruolo di osservatore nel consiglio di OpenAI attraverso una nuova partnership sull'IA, sottolineando il valore strategico della base utenti di Apple.
Nonostante non investa né paghi per le chiamate API di GPT-4, Apple garantisce stabilità al suo partner AI, mentre OpenAI accede a un mercato redditizio.
Questa partnership sottolinea le implicazioni più ampie per l'industria tecnologica e le dinamiche competitive tra le aziende di intelligenza artificiale.
Sonar, uno strumento per la qualità del codice, fatica a tenere il passo con la nuova sintassi dei linguaggi, causando frustrazione tra gli sviluppatori, specialmente con Kotlin.
Il setup predefinito di Sonar spesso impone modifiche al codice non necessarie, e personalizzare le regole o consentire eccezioni non è user-friendly, soprattutto sotto scadenze strette.
Le proposte di miglioramento includono ruoli utente per le deroghe alle regole con notifiche agli amministratori, consenso di gruppo per le deroghe e un thread della comunità per discutere le questioni relative alle regole.
Sonar, uno strumento per la qualità e la sicurezza del codice, sta causando frustrazione per alcuni utenti a causa della giustificazione estesa richiesta per le eccezioni, specialmente sotto scadenze strette.
I principali problemi derivano da questioni organizzative e di comunicazione, non dallo strumento stesso, con gli utenti che segnalano la perdita di credito per la copertura del codice durante il refactoring e la necessità di soluzioni alternative.
Anche se Sonar è vantaggioso per molti, in particolare per gli ingegneri junior e senior, il suo impatto sui tempi di build e la rigidità imposta dalla gestione sono critiche comuni.
È stato sviluppato un nuovo editor epigenetico per silenziare geni specifici, potenzialmente prevenendo malattie mirate a singoli geni.
Tra i geni notevoli nella lista di George Church per il knockout ci sono MSTN per la crescita muscolare magra, SCN9A per l'insensibilità al dolore e PCSK9 per la bassa incidenza di malattie coronariche.
Pur promettente, viene evidenziata la complessità della terapia genica, con alcuni tratti che sono poligenici e richiedono la considerazione di fattori ambientali.
Il capo chef di EF Education-EasyPost, Owen Blandy, si è adattato alle sfide dimostrando flessibilità, una caratteristica fondamentale nel ciclismo professionistico.
Le squadre di ciclismo moderne investono in food truck personalizzati, app per la nutrizione e piani alimentari basati sui dati, con l'IA utilizzata per adattare le diete a ciascun ciclista.
Le squadre seguono un piano alimentare giornaliero di cinque pasti, concentrandosi su carboidrati e proteine elevate, con rifornimenti durante la pedalata che includono barrette energetiche, gel e cibi tradizionali come le torte di riso.
Le squadre di ciclismo professionistico hanno notevolmente evoluto il loro approccio alla nutrizione, enfatizzando pasti semplici, leggermente conditi con erbe fresche e agrumi.
Durante l'allenamento, i ciclisti utilizzano dispositivi di monitoraggio del glucosio per ottimizzare la nutrizione, sebbene questi dispositivi siano vietati durante le gare, evidenziando l'importanza della nutrizione personalizzata.
Le squadre affrontano sfide logistiche, come procurarsi abbastanza ghiaccio e gestire meticolosamente le diete per prevenire problemi come i crampi, mentre il doping rimane una preoccupazione ma è meno diffuso grazie a rigorosi test e monitoraggi.
Un ingegnere senior full-stack di software web con 10 anni di esperienza sta cercando consigli su come passare a un ruolo professionale nell'IA.
L'individuo ha una solida base in programmazione, matematica e informatica, ma prevede di iniziare da zero in alcune aree dell'IA.
Hanno autoapprendimento AI, machine learning (ML) e deep learning, e stanno cercando approfondimenti da altri che hanno fatto una simile svolta di carriera.
Molti professionisti sono passati con successo dai ruoli di sviluppo web a quelli di AI/ML, spesso sfruttando le competenze esistenti e imparandone di nuove attraverso corsi e autoapprendimento.
Le strategie chiave includono unirsi ai team di intelligenza artificiale come ingegneri del software, utilizzare le API di intelligenza artificiale esistenti e migliorare gradualmente le competenze nelle tecniche di IA/ML.
Consigli pratici includono la partecipazione a corsi specializzati come Fast AI, la partecipazione a progetti open-source di AI e la costruzione di un portfolio solido per dimostrare le proprie capacità in AI/ML.