2025-01-28
Wij brengen Pebble terug
Reaksjoner
Pebble wordt nieuw leven ingeblazen met steun van Google, met de nadruk op zijn oorspronkelijke sterke punten zoals hackbaarheid, lange batterijduur en het dienen als een telefoonextensie. De heropplivingen har som mål å opprettholde Pebbles åpen kildekode-natur og unngå obligatoriske skyabonnementer, noe som appellerer til hackere og teknologientusiaster. De gemeenschap is enthousiast over de terugkeer van Pebble en denkt na over de unieke kenmerken en invloed op draagbare technologie.
Google maakt het Pebble-besturingssysteem open source
Reaksjoner
Google heeft het Pebble-besturingssysteem open-source gemaakt, wat enthousiasme heeft gegenereerd onder fans en ontwikkelaars voor potentiële nieuwe ontwikkelingen in smartwatch-technologie. De release op GitHub bevat geen propriëtaire componenten zoals systeemlettertypen en de Bluetooth-stack, dus het kan niet in zijn huidige vorm worden gecompileerd. Deze stap wordt gezien als een positieve geste van Google, toegeschreven aan interne inspanningen, en wordt beschouwd als een stap in de richting van het nieuw leven inblazen van het Pebble-smartwatch-ecosysteem.
Voer DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit uit
Reaksjoner
DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit bereikt een groottevermindering van 80% en werkt met 140 tokens per seconde met behulp van dual H100s, maar de trage snelheid en herhalingsproblemen roepen vragen op over de praktische bruikbaarheid. Dynamic quantisatie helpt bij de prestaties, maar zorgen over toegankelijkheid, kosten en de claims over de trainingskosten van het model blijven bestaan, wat leidt tot nauwkeurig onderzoek. Het model heeft een opmerkelijke impact op de markt, met inspanningen om de resultaten te repliceren, hoewel de prestaties worden bediscussieerd in vergelijking met grotere modellen.
Veelbelovende resultaten van DeepSeek R1 voor code
Een pull request (PR) van Xuan-Son Nguyen voor llama.cpp verbetert de snelheid van WebAssembly (WASM) met behulp van Single Instruction, Multiple Data (SIMD) instructies, met aanzienlijke bijdragen van DeekSeek-R1. De PR bevat een dynamisch model_map die is opgebouwd uit API-antwoorden, waardoor de noodzaak voor hardgecodeerde versies wordt weggenomen en innovatie in pluginontwikkeling wordt getoond. Simon Willison's Weblog behandelt også nylige emner som open source-prosjekter, Anthropics Citations API og Large Language Model (LLM)-prosjekter, noe som indikerer et fokus på diskusjoner om banebrytende teknologi.
Reaksjoner
DeepSeek R1 toont het potentieel van AI in codering door 99% van een pull-aanvraag (PR) voor llama.cpp te schrijven, wat de toenemende rol van AI in softwareontwikkeling aantoont. Tools zoals aider zijn nu verantwoordelijk voor het genereren van 70-82% van de nieuwe code in releases, wat wijst op een aanzienlijke productiviteitsverhoging door AI-assistentie. Ondanks deze vooruitgang vereist AI nog steeds menselijk toezicht voor complexe probleemoplossing en integratie met bestaande codebases, wat wijst op een verschuiving in de werkdynamiek en vaardigheidseisen in de industrie.
De Geïllustreerde DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 is een nieuw uitgebracht AI-model dat de nadruk legt op verbeterde redeneervermogens door middel van een gestructureerd drie-stappen trainingsproces: taalmodellering, begeleide fijnafstelling (SFT) en voorkeurafstemming. Het model integreert lange ketens van redeneergegevens, een tussentijds redeneermodel en grootschalig versterkingsleren (RL), en blinkt uit in redeneertaken door het genereren van denk-tokens. Het maakt gebruik van een mengsel-van-experts architectuur, waardoor het efficiënt complexe redeneertaken kan afhandelen, wat een significante vooruitgang markeert in het ontwerp van AI-modellen.
Reaksjoner
DeepSeek-R1 zorgt voor discussie vanwege zijn prestaties en kostenefficiëntie vergeleken met modellen zoals GPT en Gemini, waarbij sommige gebruikers typische problemen met grote taalmodellen (LLM) opmerken. Het model is opmerkelijk vanwege de lage rekeneisen en de open-source aard, wat mogelijk de AI-wereld kan verstoren en AI-ontwikkeling toegankelijker kan maken. Ontwikkeld door een Chinees hedgefonds, roept DeepSeek-R1 vragen op over zijn trainingsdata en geopolitieke implicaties, ondanks gemengde beoordelingen over zijn codeercapaciteiten.
Machine Learning in Production (CMU Cursus)
Carnegie Mellon University tilbyr et kurs med tittelen "Machine Learning in Production/AI Engineering" for våren 2025, med fokus på å bygge, distribuere og vedlikeholde programvareprodukter med maskinlæring. Kurset legger vekt på ansvarlige AI-praksiser og MLOps (Machine Learning Operations), og dekker hele livssyklusen fra prototype til produksjon. Det er designet for studenter med datavitenskap og grunnleggende programmeringsferdigheter, og inneholder forelesninger, laboratorier og et gruppeprosjekt, med ressurser tilgjengelig på GitHub.
Reaksjoner
De CMU-cursus over Machine Learning in Production introduceert praktische tools zoals Kafka, Docker, Kubernetes en Jenkins, met de nadruk op MLOps (Machine Learning Operations), verklaarbaarheid, eerlijkheid en monitoring. Het dient als een brug tussen machine learning en productiesystemen, hoewel sommigen het beschouwen als een instapniveau en meer gericht op toolintegratie dan op beheersing. Er zijn bekymringer om den langsiktige relevansen av visse verktøy og kursets begrensede vekt på datakvalitet, men det anses som en ny inngang for informatikkstudenter.
Open-R1: een open reproductie van DeepSeek-R1
Open-R1 is een initiatief om DeepSeek-R1 te repliceren, een redeneermodel vergelijkbaar met OpenAI's o1, met de nadruk op transparantie en open-source samenwerking. Het project streeft ernaar om de datasets en trainingspijplijn van DeepSeek-R1, die momenteel niet openbaar zijn, te recreëren met behulp van reinforcement learning (RL) zonder menselijk toezicht. Open-R1 moedigt bijdragen van de gemeenschap aan om de toepassingen van het model uit te breiden naar andere gebieden dan wiskunde, waaronder vakgebieden zoals coderen en geneeskunde.
Reaksjoner
Open-R1 is een initiatief dat erop gericht is het DeepSeek-R1-model na te maken met behulp van open-source principes, hoewel het nog geen daadwerkelijk model is. De discussie benadrukt de uitdagingen en potentiële voordelen van het reproduceren van AI-modellen met een beperkt budget, evenals de impact van AI op onderwijs en bredere maatschappelijke implicaties. Het gesprek benadrukt ook de opwinding rond technologische vooruitgang en de rol van de open-sourcebeweging in het toegankelijker maken van AI voor een breder publiek.
De toekomst van Rebble
Reaksjoner
De discussie benadrukt nostalgie voor Pebble-smartwatches, gewaardeerd om hun e-ink-achtige schermen en lange batterijduur, en stelt de vraag waarom vergelijkbare technologie niet breder is geadopteerd. Er is interesse in het potentieel voor nieuwe hardware van Rebble, een door de gemeenschap gedreven project, en de open-source aard van gerelateerde smartwatch-projecten. Alternatieven zoals Watchy en PineTime worden genoemd, waarbij gebruikers wijzen op de software-uitdagingen in de open-source smartwatch-ruimte.
De Alpha Mythe: Hoe gevangen wolven ons op een dwaalspoor brachten
Reaksjoner
Het concept van de "alpha man" bij wolven, oorspronkelijk gebaseerd op studies in gevangenschap, is ontkracht; wilde wolvenroedels functioneren meer als familie-eenheden in plaats van hiërarchische structuren. Ondanks at det er blitt avkreftet, fortsetter "alpha"-ideen å eksistere på grunn av dens appell i konkurransepregede miljøer, som Silicon Valley, og dens gjenklang med visse samfunnsmessige og psykologiske behov. Het voortdurende geloof in de "alpha"-mythe benadrukt hoe verhalen onze perceptie van sociale dynamiek kunnen beïnvloeden, zelfs wanneer ze gebaseerd zijn op onjuiste aannames.
Go 1.24's go-tool is een van de beste toevoegingen aan het ecosysteem in jaren
Go 1.24 introduceert een nieuw go tool-commando en een tool-directive in go.mod, wat het beheer van projecttools in het Go-ecosysteem verbetert. Deze update behandelt problemen met het tools.go-patroon, zoals prestatieproblemen en een opgeblazen afhankelijkheidsboom, door efficiënter hulpmiddelenbeheer mogelijk te maken en onnodige afhankelijkheden te verminderen. Hoewel het go tool-commando de prestaties verbetert door go run-aanroepen in de cache op te slaan, zijn er zorgen dat toolafhankelijkheden als indirect worden behandeld, wat mogelijk kan leiden tot afhankelijkheidsconflicten.
Reaksjoner
De introductie van "go tool" in Go 1.24 heeft geleid tot debatten over de impact ervan op afhankelijkheidsbeheer, met zorgen over het samenvoegen van tool en projectafhankelijkheden die conflicten veroorzaken. Kritikere foreslår alternativer som separate modulfiler eller bruk av verktøy som Nix for forbedret versjonskontroll. Voorstanders van Go's benadering beweren dat het eenvoud en effectiviteit biedt, wat bredere uitdagingen in afhankelijkheidsbeheer over programmeertalen weerspiegelt.
Ik vertrouwde een LLM, nu ben ik op dag 4 van een middagproject
De auteur begon aan een project genaamd Deskthang, met de bedoeling een bureaudevice te creëren met behulp van een Raspberry Pi Pico, LCD-display en RGB-LED's, terwijl hij de capaciteiten van AI testte. AI-tools som ChatGPT og Claude hjalp i starten, men førte til slutt til en feilaktig implementering, noe som forårsaket problemer som bufferkonflikter og datakorrupsjon. Belangrijke lessen die zijn geleerd, zijn onder meer het erkennen van AI als een hulpmiddel in plaats van een co-piloot, het begrijpen van de waarde van wrijving en fouten bij het leren, en het belang van geduld boven zelfoverschatting.
Reaksjoner
Large Language Models (LLMs) kunnen nuttig zijn voor eenvoudige taken, maar kunnen de projecttijdlijnen verlengen als ze worden gebruikt voor complexe problemen zonder de juiste controle. Ze zijn effectief in het synthetiseren van informatie, maar kunnen moeite hebben met nicheonderwerpen of nieuwe kennis, waardoor gebruikers sterke basiskennis en ervaring moeten hebben. Gebruikers moeten de controle behouden door duidelijke aanwijzingen te geven en de resultaten kritisch te beoordelen om het volledige potentieel van LLM's effectief te benutten.
Nvidia verliest bijna $600 miljard in markedsverdi.
Nvidia's markedsverdi led et historisk tap på nesten 600 milliarder dollar, med aksjer som falt 17% på grunn av konkurransebekymringer fra det kinesiske AI-laboratoriet DeepSeek. De uitverkoop had invloed op de bredere Amerikaanse technologiesector, wat leidde tot dalingen bij bedrijven zoals Dell en Oracle, en droeg bij aan een daling van 3,1% in de Nasdaq-index. Het nieuwe AI-model van DeepSeek, ontwikkeld met behulp van Nvidia's H800-chips, heeft de concurrentieangst vergroot, wat invloed heeft gehad op Nvidia's aandelen ondanks eerdere winsten, en het nettovermogen van CEO Jensen Huang met $21 miljard verminderd.
Reaksjoner
Nvidia's markedsverdi opplevde et betydelig fall på nesten 600 milliarder dollar, noe som førte til debatter om selskapets verdsettelse og om det var overvurdert. Ondanks de marktreactie blijven de GPU's van Nvidia cruciaal voor AI-gerelateerde taken, wat hun belang in de technologiesector onderstreept. De media's focus op grote financiële verliezen zonder rekening te houden met inflatie kan misleidend zijn, maar Nvidia's daling is opmerkelijk, zelfs onder grote bedrijven.
Janus Pro 1B draait 100% lokaal in de browser op WebGPU
Reaksjoner
Janus Pro 1B is een model dat lokaal in de browser draait met behulp van WebGPU, en toont de mogelijkheid om AI-modellen in een browseromgeving uit te voeren. Ondanks het lage aantal parameters, wat de mogelijkheden beperkt, kan het model draaien op low-end GPU's, wat de toegankelijkheid benadrukt. Hoewel de resultaten van beeldgeneratie inconsistent zijn, is het vermogen om dergelijke modellen lokaal in een browser te draaien een belangrijke technologische vooruitgang, hoewel het momenteel geen mobiele apparaten ondersteunt.
Berkeley-onderzoekers repliceren de kerntechnologie van DeepSeek R1 voor slechts $30: een kleine aanpassing
Reaksjoner
Onderzoekers van Berkeley hebben met succes de kerntechnologie van DeepSeek R1 gerepliceerd voor slechts $30, met de focus op specifieke taken zoals het spelen van het spel Countdown. De innovatie omvat het gebruik van reinforcement learning, een type machine learning waarbij een agent leert door interactie met zijn omgeving, om redeneermodellen te verbeteren, hoewel de toepassing ervan beperkt is tot gebieden met verifieerbare oplossingen. De discussie benadrukt het potentieel voor zelfverbetering van AI en de implicaties daarvan voor toekomstige AI-ontwikkeling, ondanks kritiek op de misleidende titel van het artikel en het gebrek aan juiste bronvermeldingen.