Forfatteren mottok en e-post fra "Raymond" som promoterte Wisp, et headless CMS, som virket personlig, men som faktisk var AI-generert.
Den e-posten var en del av en masseoppsøkingsstrategi som brukte AI til å sende nesten 1 000 personlige e-poster til utviklere med offentlige blogger på GitHub.
Forfatteren uttrykker frustrasjon over denne AI-drevne tilnærmingen og vurderer å gjøre GitHub-speilet sitt privat for å unngå slik spam.
En AI-generert e-post fra timharek.no hevder suksess i å lage personlige e-poster ved bruk av flere store språkmodeller (LLM-er) uten at mottakerne oppdager AI-opprinnelsen.
Dette reiser etiske bekymringer om å prioritere oppmerksomhet og engasjement over meningsfull fremgang, med noen som sammenligner det med at ingeniører fokuserer på annonseteknologi i stedet for betydelige prestasjoner som månelandingen.
Diskusjonen understreker den doble naturen til AI i markedsføring, og anerkjenner både potensialet for misbruk i spam og dets verdifulle anvendelser.
Proton har introdusert Proton Docs, et sikkert alternativ til Google Docs, med avanserte redigerings- og samarbeidsverktøy med ende-til-ende-kryptering.
Proton Docs støtter avansert formatering, bildeinnbygging og flere formater, inkludert Microsoft .docx, og tillater sanntidssamarbeid med funksjoner som kommentarer og markørsporing.
Dette lanseringen er en del av Protons bredere utvidelse, som inkluderer en VPN, kryptert kalender og passordbehandler, med Proton Docs som snart blir tilgjengelig for brukere.
Proton har introdusert en samarbeidsorientert rik teksteditor, lik Google Docs, med mål om å tilby et sikkert, kryptert alternativ.
Brukerne er delt, med noen som setter pris på det nye verktøyet og andre som er bekymret for at Proton utvider sitt produktspekter i stedet for å forbedre eksisterende tjenester som e-post og kalender.
Diskusjoner inkluderer den åpen kildekode-naturen til Protons tilbud og sammenligninger med andre tjenester, med noen brukere som er skeptiske til å samle all dataen sin innenfor ett selskaps økosystem.
Broer må støtte belastninger over åpne rom, og krever sterke understrukturer som pilarer eller landkar for å håndtere konsentrerte krefter.
Fundamentpæler, drevet dypt ned i bakken, gir stabilitet gjennom endebæring og hudfriksjon, og motstår vertikale og horisontale belastninger.
Alternativer som borede peler og varianter som kontinuerlige skruepeler og helikalskruer tar for seg spesifikke geotekniske utfordringer, selv om alle metoder har begrensninger og potensielle feilrisikoer.
Broer forblir stabile fordi drevne pæler testes for kraften som kreves for å installere dem, noe som sikrer at de kan håndtere betydelige belastninger.
Trepåler, når de bevares i fullstendig gjennomvåt jord, kan vare i århundrer, som vist av strukturer i Venezia og New Orleans.
Utfordringer som jordflytning, lateral avbøyning og uventede undergrunnsforhold kan komplisere pæledriving, men innovative ingeniørløsninger, som flytende broer og historiske eksempler som Brooklyn Bridge, viser vellykket overvinning av disse problemene.
En ny søkemotor for Hacker News, bygget ved hjelp av Vectara, har som mål å løse begrensningene funnet i Algolia, og dekker de siste 6 månedene med historier og kommentarer.
Brukerfeedback fremhevet behovet for tilleggsfunksjoner som filtre, sorteringsalternativer og indeksering av eksterne lenker, med blandede meninger om effektiviteten sammenlignet med Algolia.
Prosjektet har initiert diskusjoner om å forbedre søkerelevans og brukeropplevelse innen Hacker News-samfunnet.
AI-infrastrukturstartups står overfor betydelige utfordringer, inkludert intens konkurranse og høye kostnader, i motsetning til teknologigiganter som Google, Amazon eller Facebook, som har utviklet seg til infrastrukturleverandører.
Risikokapitalinvesteringer i AI-infrastruktur kan være feilrettet, ettersom den virkelige verdien ligger i selskaper som tilbyr konkrete, brukervennlige løsninger i stedet for bare rammeverk.
Selv vellykkede AI-selskaper som OpenAI mangler klare produkter, noe som understreker behovet for praktiske innovasjoner som kan transformere brukerinteraksjoner.
Blogginnlegget diskuterer konseptet med et negativt skuddsekund, som aldri har blitt implementert, men som kan være nødvendig på grunn av Jordens raskere rotasjon siden 2018.
Skuddsekunder legges til for å ta hensyn til jordens uregelmessige rotasjon, noe som skaper utfordringer for tekniske systemer som Unix-tid, som sliter med tidsstempelet 23:59:60.
Det pågår en debatt om å avskaffe skuddsekunder innen 2035, noe som vil forhindre implementeringen av et negativt skuddsekund, et utsiktsforhold forfatteren finner skuffende.
Diskusjonen dreier seg om konseptet skuddsekunder, som legges til koordinert universaltid (UTC) for å holde den i takt med jordens rotasjon, og den potensielle innføringen av et negativt skuddsekund.
Det deles ulike meninger om hvordan man skal håndtere tidsjusteringer, inkludert å avskaffe skuddsekunder, flytte nullmeridianen og oppdatere tidssoner periodisk.
Debatten fremhever kompleksitetene og potensielle problemer med tidsregistrering, som systemsynkroniseringsproblemer, påvirkningen på programvare og den historiske konteksten av tidsstandarder som UTC og TAI (International Atomic Time).
Et forsøk på å optimalisere en AArch64 assembly indre løkke ved å eliminere et hopp resulterte i en 4x nedgang på grunn av feil samsvar mellom bl (branch with link) og ret (return) par, noe som forvirret grenspredictoren.
Å erstatte ret med br x30 (branch to register) løste ytelsesproblemet, og ytterligere optimaliseringer, inkludert inlining og bruk av SIMD (Single Instruction, Multiple Data) instruksjoner, oppnådde betydelige hastighetsforbedringer.
Den endelige optimaliserte SIMD-versjonen kjørte på 94 ns, omtrent 8,8 ganger raskere enn den opprinnelige koden, noe som fremhever viktigheten av å unngå asymmetrisk forgrening og utnytte SIMD for ytelsesgevinster.
Artikkelen viser en optimalisert kode som summerer en matrise på 1024 32-bits flyttall på 94 nanosekunder, og understreker effektiviteten på grunn av hurtigbufferbruk.
Den diskuterer betydningen av grengprediksjon og CPU-arkitektur på ytelse, samt kompleksiteten av flyttallsaritmetikk og sikring av deterministiske resultater.
Referanser til tidligere arbeid av Raymond Chen og brukers kommentarer om SIMD (Single Instruction, Multiple Data) instruksjoner, kompilatoroptimaliseringer og historiske CPU-oppføringer er inkludert.
Googles karbonutslipp økte med nesten 50 % sammenlignet med 2019, ifølge selskapets miljørapport for 2024, noe som utfordrer målet om netto nullutslipp innen 2030.
Økningen i utslipp skyldes primært høyere energiforbruk i datasentre og utslipp fra forsyningskjeden drevet av AI-fremskritt, med en økning på 17 % i strømforbruket i datasentre i 2023.
Til tross for disse utfordringene er Google forpliktet til å redusere sin miljøpåvirkning gjennom effektiv infrastruktur og utslippsreduksjoner, en utfordring som også andre teknologiselskaper som Microsoft står overfor på grunn av etterspørselen etter AI.
Googles karbonutslipp har økt med 13 % siden i fjor, hovedsakelig på grunn av økt energiforbruk i datasentre og utslipp fra forsyningskjeden.
Det har vært en økning på 48 % i utslipp sammenlignet med 2019, men denne økningen kan ikke utelukkende tilskrives AI, til tross for at noen overskrifter antyder det motsatte.
Økningen i utslipp har vært gradvis over årene, og den spesifikke påvirkningen av AI på denne økningen er fortsatt uklar.
Innlegget dykker ned i Transformer-modellen, som bruker oppmerksomhetsmekanismer for å forbedre treningshastighet og ytelse, og overgår Google Neural Machine Translation-modellen i spesifikke oppgaver.
Transformer-modellen, beskrevet i artikkelen "Attention is All You Need," har implementeringer i TensorFlow (Tensor2Tensor-pakken) og PyTorch (Harvards NLP-guide), og anbefales av Google Cloud for deres Cloud TPU-tilbud.
Modellens arkitektur inkluderer koding og dekoding komponenter med selvoppmerksomhet og flerveis oppmerksomhetslag, som gjør det mulig å fokusere på relevante deler av inputen og forbedre oversettelsesnøyaktigheten.
"Den illustrerte transformatoren" av Jay Alammar er høyt rost for sin trinnvise forklaring av den opprinnelige transformatorarkitekturen.
bbycroft.net anbefales for å visualisere informasjonsflyt i dekoder-bare arkitekturer som GPT-3.
Brukere foreslår annotert kode fra Harvards NLP-nettsted for en dypere forståelse av transformatorer, og understreker viktigheten av å forstå underliggende mekanismer som oppmerksomhetsmekanismer.
Brasils nasjonale databeskyttelsesmyndighet har forbudt Meta å bruke data fra Brasil til å trene sine AI-systemer, med henvisning til potensielle risikoer for grunnleggende rettigheter.
Metas oppdaterte personvernregler, som tillater bruk av offentlige innlegg for AI-trening, er ikke i samsvar med brasilianske forskrifter, noe som fører til denne begrensningen.
Meta må etterkomme denne kjennelsen innen fem dager eller møte daglige bøter, noe som gjenspeiler lignende motstand sett i Europa, mens AI-trening med offentlige data fortsetter i USA.
Brasils datatilsyn har forbudt Meta å bruke data til å trene AI-modeller på grunn av personvernhensyn, og fremhever pågående debatter om databruk og immaterielle rettigheter i AI-trening.
Enkelte foreslår et kompromiss som tillater bruk av offentlig tilgjengelige data hvis de resulterende AI-modellene gjøres offentlige, selv om etiske bekymringer og potensiell utnyttelse av brukerdata vedvarer.
Effektiviteten og håndhevelsen av slike forskrifter er under gransking, med tanke på kompleksiteten involvert i datarevisjon og jurisdiksjonelle utfordringer.
Apple vil få en observatørrolle i OpenAIs styre gjennom et nytt AI-partnerskap, og understreker den strategiske verdien av Apples brukerbase.
Selv om de ikke investerer eller betaler for GPT-4 API-anrop, sikrer Apple stabilitet i sin AI-partner, mens OpenAI får tilgang til et lukrativt marked.
Dette partnerskapet understreker de bredere implikasjonene for teknologibransjen og de konkurransedyktige dynamikkene blant AI-selskaper.
Sonar, et verktøy for kodekvalitet, sliter med å holde tritt med ny språksyntaks, noe som forårsaker frustrasjon blant utviklere, spesielt med Kotlin.
Standardoppsettet for Sonar tvinger ofte frem unødvendige kodeendringer, og tilpasning av regler eller tillatelse av unntak er ikke brukervennlig, spesielt under stramme tidsfrister.
Forslag til forbedringer inkluderer brukerroller for regeloverstyringer med adminvarsler, gruppesamtykke for overstyringer, og en fellesskapstråd for å diskutere regelproblemer.
Sonar, et verktøy for kodekvalitet og sikkerhet, forårsaker frustrasjon for noen brukere på grunn av den omfattende begrunnelsen som kreves for unntak, spesielt under stramme tidsfrister.
De viktigste problemene stammer fra organisatoriske og kommunikasjonsproblemer, ikke selve verktøyet, med brukere som nevner tap av kodedekning under refaktorering og behovet for omveier.
Selv om Sonar er fordelaktig for mange, spesielt junior- og senioringeniører, er dens innvirkning på byggetider og rigiditeten pålagt av ledelsen vanlige kritikkpunkter.
En ny epigenetisk editor har blitt utviklet for å stilne spesifikke gener, noe som potensielt kan forhindre sykdommer ved å målrette enkeltgener.
Merkbare gener på George Churchs liste for knockout inkluderer MSTN for mager muskelvekst, SCN9A for ufølsomhet for smerte, og PCSK9 for lav koronar sykdom.
Selv om det er lovende, fremheves kompleksiteten i genterapi, med noen egenskaper som er polygeniske og krever hensyn til miljøfaktorer.
EF Education-EasyPost hovedkokk Owen Blandy tilpasset seg utfordringer ved å vise fleksibilitet, en nøkkeltrekk i profesjonell sykling.
Moderne sykkellag investerer i spesialtilpassede matbiler, ernæringsapper og datadrevne måltidsplaner, med AI som brukes til å skreddersy dietter for hver rytter.
Teamene følger en fem-måltids daglig plan med fokus på høye karbohydrater og proteiner, med på-sykkel drivstoff inkludert energibarer, geler og tradisjonell mat som riskaker.
Profesjonelle sykkellag har betydelig utviklet sin tilnærming til ernæring, med vekt på enkle, lett krydrede måltider med friske urter og sitrus.
Ryttere bruker glukoseovervåkingsenheter under trening for å optimalisere ernæring, selv om disse enhetene er forbudt under løp, noe som understreker viktigheten av personlig ernæring.
Lag står overfor logistiske utfordringer, som å skaffe nok is og nøye administrere dietter for å forhindre problemer som kramper, mens doping fortsatt er en bekymring, men mindre utbredt på grunn av streng testing og overvåking.
Mange fagfolk har med suksess gått over fra webutvikling til AI/ML-roller, ofte ved å utnytte eksisterende ferdigheter og lære nye gjennom kurs og selvstudium.
Viktige strategier inkluderer å bli med i AI-team som programvareingeniører, bruke eksisterende AI-API-er og gradvis oppgradere ferdighetene innen AI/ML-teknikker.
Praktiske råd inkluderer å ta spesialiserte kurs som Fast AI, delta i open-source AI-prosjekter, og bygge en sterk portefølje for å demonstrere evner innen AI/ML.