Code Llama er en svært avansert språkmodell for koding som kan generere optimalisert kode, noe som har satt i gang diskusjoner om potensielle bruksområder og konsekvenser for kodeoptimalisering og generering av pull-forespørsler.
Viktigheten av å forstå primtall i programvareutviklingsjobber er omdiskutert, mens det spekuleres i opplæringsmetodene og kontekststørrelsen til Code Llama.
Diskusjonene omfatter bruk av GPU-er for å kjøre Code Llama lokalt, maskinvarekrav, verktøy og modeller for optimalisering og forbedring av kode. Det er også en debatt om bruk av modeller med åpen kildekode kontra tilgang til de nyeste modellene via et REST API.
Ytelsen og lisensieringen av en modell kalt "Unnatural Code Llama" diskuteres, sammen med de potensielle konsekvensene av AI-utviklingen, som jobbsikkerhet og menneskelig kontroll.
Deltakerne uttrykker begeistring for at språkmodeller vil revolusjonere bransjen, men erkjenner samtidig at de har sine begrensninger, blant annet når det gjelder muligheten for å blåse opp ytelsen gjennom opplæringsdata.
Code Llama er en banebrytende stor språkmodell (LLM) som er spesielt utviklet for kodingsoppgaver.
Den kan generere kode og naturlig språk om kode basert på instruksjoner.
Code Llama har tre modeller: Code Llama (den grunnleggende kodemodellen), Code Llama - Python (spesialisert for Python) og Code Llama - Instruct (finjustert for instruksjoner på naturlig språk).
I referansetester gjorde Code Llama det bedre enn andre offentlig tilgjengelige LLM-er på kodeoppgaver.
Den støtter populære programmeringsspråk og kan brukes til kodekomplettering og feilsøking.
Code Llama har ulike modellstørrelser for å imøtekomme spesifikke krav til latenstid.
Det har potensial til å forbedre arbeidsflyten for koding og gjøre koding mer tilgjengelig for nybegynnere.
Code Llama er utgitt under en fellesskapslisens, og brukerne må følge retningslinjene for akseptabel bruk.
Modellen har gjennomgått sikkerhetsevalueringer, og det er tatt forholdsregler for å redusere risikoen.
Utviklere oppfordres til å evaluere modellen ved hjelp av kodespesifikke evalueringsreferanser og utføre sikkerhetsstudier.
Målet er å fortsette å utvikle generativ AI for koding ved å utnytte Llama 2 og inspirere andre til å lage innovative verktøy.
Retningslinjene for Hacker News spesifiserer hvilke emner som kan interessere hackere, og utelukker politikk, kriminalitet, sport og kjendiser.
Titler skal ikke endres, og originalkilden skal oppgis uten egenreklame.
I kommentarfeltet forventes det at brukerne er høflige, unngår spydige kommentarer og svarer på argumenter i stedet for å bruke skjellsord. Bruk av store bokstaver for å understreke og astroturfing-insinuasjoner bør unngås. Klager på upassende innlegg bør flagges i stedet for å diskuteres i kommentarfeltet.
Hacker News (HN) er en plattform som diskuterer ulike temaer, blant annet retningslinjer for kommentering, tomme kommentarer på Reddit og HN, modereringspraksis og oppførsel i nettsamfunnet.
Brukere uttrykker frustrasjon over flagging og hastighetsbegrensning på HN, samt det etiske aspektet ved hastighetsbegrensning og shadowbanning.
Andre diskusjoner på HN dreier seg om humorens rolle, mulige oppdateringer av retningslinjene for innsending av lenker, moderering av politiske saker og nedgangen i "business news"-saker.
Hugging Face, en AI-startup, har sikret seg 235 millioner dollar i serie D-finansiering, med deltakelse fra kjente investorer som Salesforce og Nvidia.
Finansieringsrunden har doblet Hugging Faces verdivurdering til 4,5 milliarder dollar siden mai 2022.
Hugging Face tilbyr datavitenskapelig hosting og utviklingsverktøy, inkludert et AI-kodelager, modeller og datasett, samt webapper for AI-drevne applikasjoner.
Selskapet tilbyr biblioteker og betalte funksjoner som AutoTrain, Inference API og Infinity.
De innsamlede midlene vil Hugging Face bruke til å utvide sin støtte til forskning, bedrifter og oppstartsbedrifter.
Hugging Face, en plattform for hosting av AI-modeller, har nylig hentet inn 235 millioner dollar i finansiering fra investorer som Salesforce og Nvidia.
Selskapets fremtidsplaner inkluderer å tjene penger på tjenestene sine, noe som har skapt bekymring for risikoen for AI-økosystemet og behovet for å redusere avhengigheten av Hugging Face.
Det pågår diskusjoner om mulige inntektsstrategier, sammenligninger med andre plattformer og bærekraften til gratisressurser.
Forretningsmodellen for salg av AI/ML er omdiskutert, og det hersker forvirring om hva Hugging Face tilbyr.
Selskapet vil bruke finansieringen til å utvide teamet og videreutvikle plattformen.
Forfatteren presenterer en metode for å omgå BitLocker-krypteringen på en bærbar Lenovo-datamaskin ved hjelp av en rimelig logikkanalysator.
Arkitekturen til BitLocker og lagringen av krypteringsnøkkelen i TPM-en forklares.
Prosessen med å fange opp og dekode TPM-utvekslingen for å hente krypteringsnøkkelen beskrives i detalj, sammen med metodens begrensninger og anbefalinger for forbedret sikkerhet.
Telomere-to-Telomere-konsortiet har lykkes med å sekvensere og sette sammen den komplette sekvensen av et menneskelig Y-kromosom, legge til nye sekvenser og korrigere feil.
Denne prestasjonen gir en omfattende referansesekvens for alle menneskets 24 kromosomer, noe som bidrar til genomforskning og innsikt i menneskets genetiske variasjon og evolusjon.
Studien fremhever viktigheten av en nøyaktig representasjon av kjønnskromosomkomplementet i referansegenomer og avslører genomiske forskjeller og variasjoner mellom individer, noe som bidrar til vår forståelse av menneskets Y-kromosom og genetiske mangfold.
Forskere har nådd milepælen med å sekvensere menneskets Y-kromosom, noe som har økt vår forståelse av menneskets genetikk og åpnet dører for fremtidig forskning.
Sekvenseringen av alle de 24 kromosomene, inkludert Y-kromosomet, vil gjøre det lettere å studere genetiske variasjoner, sykdommer og deres sammenheng med egenskaper.
Til tross for dette er det fortsatt komplisert å forstå menneskets genetikk på grunn av de mange faktorene som påvirker egenskapene, og utfordringene knyttet til å kartlegge genetiske forskjeller til spesifikke egenskaper ved hjelp av maskinlæring.
En avgangselev fra videregående skole har utviklet en synkroniseringstjeneste for Obsidian.md som et alternativ til den offisielle betalingstjenesten.
Selv om tjenesten fortsatt er under utvikling og mangler noen funksjoner, tilbyr den grunnleggende synkroniseringsfunksjoner.
Oppretteren er klar over potensielle brudd på tjenestevilkårene og er villig til å fjerne depotet om nødvendig. Tjenesten tar ikke sikte på å konkurrere med det offisielle tilbudet.
Brukerne uttrykker tilfredshet og støtte for Obsidian, en app for notatskriving, og diskuterer ulike aspekter som synkroniseringstjeneste, priser, brukergrensesnitt og alternative alternativer.
Administrerende direktør i Obsidian svarer på tilbakemeldinger fra brukerne og varsler kommende forbedringer av appen.
Noen brukere foreslår open-sourcing av Obsidian og nevner alternative synkroniseringsalternativer, mens andre har ulike meninger om ulike aspekter ved appens funksjoner.
Forfatteren forteller om sine erfaringer med å portere FreeBSD til Firecracker Virtual Machine Monitor.
Til tross for utfordringene de sto overfor, klarte de å overvinne dem og gjorde betydelige fremskritt med å optimalisere FreeBSD for å forbedre oppstartstiden på Firecracker.
Forfatteren nevner også fremtidige planer, inkludert separering av Xen-støtte og mulig portering av Firecracker til FreeBSD.
FreeBSD fungerer effektivt og raskt på Firecracker micro-VM-plattformen.
Firecracker tilbyr fordelene med en komplett maskin og et effektivt utviklingsmiljø.
Artikkelen tar for seg bruken av gvisor og hypervisorer, optimalisering av Linux-kjernen for kortvarige VM-livssykluser og fordelene med teknologier som Lambda og Firecracker sammenlignet med tradisjonelle metoder.
Jacobin er en Go-basert JVM-implementering som kan utføre Java 17-klasser, og tilbyr en mer omfattende JVM-implementering med oversiktlig og sammenhengende kode.
I motsetning til andre JVM-implementeringer utnytter Jacobin den innebygde minnehåndteringen i Go og inkluderer ikke kode for søppelsamling.
Prosjektet er omfattende testet, og utviklingsteamet har som mål å kjøre OpenJDK-testsuiter i fremtiden.