2025-01-28
Vi bringer Pebble tilbake
Reacties
Pebble blir gjenopplivet med støtte fra Google, med fokus på sine opprinnelige styrker som hackbarhet, lang batterilevetid og å fungere som en forlengelse av telefonen. Revivalen har som mål å opprettholde Pebbles åpen kildekode-natur og unngå obligatoriske skyabonnementer, noe som appellerer til hackere og teknologientusiaster. Samfunnet er begeistret for Pebbles retur, og reflekterer over dens unike funksjoner og innflytelse på bærbar teknologi.
Google open-sourcer Pebble OS
Reacties
Google har gjort Pebble OS åpen kildekode, noe som har skapt entusiasme blant fans og utviklere for potensielle nye utviklinger innen smartklokketeknologi. Utgivelsen på GitHub inkluderer ikke proprietære komponenter som systemfonter og Bluetooth-stakken, så den kan ikke kompileres i sin nåværende form. Dette trekket blir sett på som en positiv gest fra Google, tilskrevet interne anstrengelser, og blir sett på som et skritt mot å gjenopplive Pebble-smartklokkeøkosystemet.
Run DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit
Reacties
DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit oppnår en 80 % størrelsesreduksjon og opererer med 140 tokens per sekund ved bruk av to H100-er, men dens langsomme hastighet og repetisjonsproblemer reiser spørsmål om dens praktiske anvendelighet. Dynamic kvantisering hjelper med ytelse, men bekymringer om tilgjengelighet, kostnad og modellens treningskostnadspåstander vedvarer, noe som fører til gransking. Modellen har en bemerkelsesverdig innvirkning på markedet, med innsats i gang for å replikere resultatene, selv om ytelsen er omdiskutert sammenlignet med større modeller.
Lovende resultater fra DeepSeek R1 for kode
En pull request (PR) av Xuan-Son Nguyen for llama.cpp forbedrer WebAssembly (WASM) hastighet ved å bruke Single Instruction, Multiple Data (SIMD) instruksjoner, med betydelige bidrag fra DeekSeek-R1. PR-en inkluderer en dynamisk model_map bygget fra API-responser, som fjerner behovet for hardkodede versjoner, og viser innovasjon i pluginutvikling. Simon Willison's Weblog dekker også nylige emner som open source-prosjekter, Anthropics Citations API og prosjekter med store språkmodeller (LLM), noe som indikerer et fokus på diskusjoner om banebrytende teknologi.
Reacties
DeepSeek R1 demonstrerer AI's potensial i koding ved å skrive 99% av en pull request (PR) for llama.cpp, og viser AI's økende rolle i programvareutvikling. Verktøy som aider er nå ansvarlige for å generere 70-82% av ny kode i utgivelser, noe som indikerer en betydelig økning i produktivitet gjennom AI-assistanse. Til tross for disse fremskrittene krever AI fortsatt menneskelig tilsyn for kompleks problemløsning og integrering med eksisterende kodebaser, noe som antyder et skifte i jobbdynamikk og ferdighetskrav i bransjen.
Den illustrerte DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 er en nylig utgitt AI-modell som legger vekt på forbedrede resonneringsevner gjennom en strukturert tre-trinns treningsprosess: språkmodellering, veiledet finjustering (SFT) og preferansejustering. Modellen inkorporerer lange resonnementskjeder, en midlertidig resonnementmodell og storskala forsterkningslæring (RL), og utmerker seg i resonnementoppgaver ved å generere tenkningstokener. Den benytter en blanding-av-eksperter-arkitektur, som gjør det mulig å håndtere komplekse resonnementoppgaver effektivt, og markerer en betydelig fremgang i designet av AI-modeller.
Reacties
DeepSeek-R1 skaper diskusjon på grunn av sin ytelse og kostnadseffektivitet sammenlignet med modeller som GPT og Gemini, med noen brukere som bemerker typiske problemer med store språkmodeller (LLM). Modellen er bemerkelsesverdig for sine lave beregningskrav og åpen kildekode-natur, noe som potensielt kan forstyrre AI-landskapet og gjøre AI-utvikling mer tilgjengelig. Utviklet av et kinesisk hedgefond, reiser DeepSeek-R1 spørsmål om treningsdataene og geopolitiske implikasjoner, til tross for blandede anmeldelser om dens kodingsevner.
Maskinlæring i produksjon (CMU-kurs)
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.
Reacties
CMU-kurset om maskinlæring i produksjon introduserer praktiske verktøy som Kafka, Docker, Kubernetes og Jenkins, med vekt på MLOps (maskinlæringsoperasjoner), forklarbarhet, rettferdighet og overvåking. Det fungerer som en bro mellom maskinlæring og produksjonssystemer, selv om noen ser på det som nybegynnernivå og mer fokusert på verktøyintegrasjon enn mestring. Det er bekymringer for den langsiktige relevansen av visse verktøy og kursets begrensede vektlegging av datakvalitet, men det anses som et nytt inngangspunkt for informatikkstudenter.
Open-R1: en åpen reproduksjon av DeepSeek-R1
Open-R1 er et initiativ for å replikere DeepSeek-R1, en resonnementmodell som kan sammenlignes med OpenAIs o1, med fokus på åpenhet og samarbeid i åpen kildekode. Prosjektet søker å gjenskape DeepSeek-R1s datasett og treningsprosess, som for øyeblikket er uoffentlig, ved å bruke forsterkningslæring (RL) uten menneskelig tilsyn. Open-R1 oppfordrer til samfunnsbidrag for å utvide modellens anvendelser utover matematikk, inkludert felt som koding og medisin.
Reacties
Open-R1 er et initiativ som tar sikte på å gjenskape DeepSeek-R1-modellen ved hjelp av prinsipper for åpen kildekode, selv om det ennå ikke er en faktisk modell. Diskusjonen understreker utfordringene og de potensielle fordelene ved å reprodusere AI-modeller med et begrenset budsjett, samt virkningen av AI på utdanning og bredere samfunnsmessige implikasjoner. Diskusjonen fremhever også spenningen rundt teknologiske fremskritt og rollen til open-source-bevegelsen i å gjøre AI mer tilgjengelig for et bredere publikum.
Fremtiden til Rebble
Reacties
Diskusjonen fremhever nostalgi for Pebble smartklokker, verdsatt for sine e-ink-lignende skjermer og lange batterilevetid, og stiller spørsmål ved hvorfor lignende teknologi ikke har blitt mer utbredt. Det er interesse for potensialet for ny maskinvare fra Rebble, et samfunnsdrevet prosjekt, og den åpen kildekode-naturen til relaterte smartklokkeprosjekter. Alternativer som Watchy og PineTime nevnes, med brukere som bemerker programvareutfordringene i det åpne kildekode smartklokkemarkedet.
Alfa-myten: Hvordan fangenskapte ulver ledet oss på villspor
Reacties
Konseptet "alfahann" hos ulver, opprinnelig basert på studier av ulver i fangenskap, har blitt avkreftet; ville ulveflokker fungerer mer som familieenheter enn hierarkiske strukturer. Til tross for at det er blitt avkreftet, vedvarer "alpha"-ideen på grunn av dens appell i konkurransepregede miljøer, som Silicon Valley, og dens gjenklang med visse samfunnsmessige og psykologiske behov. Den fortsatte troen på "alfa"-myten understreker hvordan fortellinger kan påvirke vår oppfatning av sosiale dynamikker, selv når de er basert på feilaktige antagelser.
Go 1.24s go-verktøy er en av de beste tilleggene til økosystemet på mange år
Go 1.24 introduserer en ny go tool-kommando og tool-direktiv i go.mod, som forbedrer håndteringen av prosjektverktøy i Go-økosystemet. Denne oppdateringen tar for seg problemer med tools.go-mønsteret, som ytelsespåvirkninger og oppblåst avhengighetstre, ved å tillate mer effektiv verktøyhåndtering og redusere unødvendige avhengigheter. Mens go tool-kommandoen forbedrer ytelsen ved å cache go run-kall, er det bekymringer for at verktøyavhengigheter blir behandlet som indirekte, noe som potensielt kan føre til avhengighetskollisjoner.
Reacties
Introduksjonen av "go tool" i Go 1.24 har ført til debatter om dens innvirkning på avhengighetsstyring, med bekymringer om at sammenslåing av verktøy og prosjektavhengigheter kan forårsake konflikter. Kritikere foreslår alternativer som separate modulfiler eller bruk av verktøy som Nix for bedre versjonskontroll. Supportere av Go sin tilnærming argumenterer for at den tilbyr enkelhet og effektivitet, noe som gjenspeiler bredere utfordringer i avhengighetsstyring på tvers av programmeringsspråk.
Jeg stolte på en LLM, nå er jeg på dag 4 av et ettermiddagsprosjekt
Forfatteren startet et prosjekt kalt Deskthang, med mål om å lage en skrivebordsenhet ved hjelp av en Raspberry Pi Pico, LCD-skjerm og RGB-LED-er, samtidig som de testet AI-ens evner. AI-verktøy som ChatGPT og Claude hjalp i utgangspunktet, men førte til slutt til en feilaktig implementering, noe som forårsaket problemer som bufferkonflikter og datakorrupsjon. Viktige lærdommer inkluderer å erkjenne AI som et verktøy snarere enn en medpilot, forstå verdien av friksjon og feil i læring, og viktigheten av tålmodighet fremfor overmot.
Reacties
Store språkmodeller (LLMs) kan være fordelaktige for enkle oppgaver, men kan forlenge prosjektets tidslinjer hvis de brukes til komplekse problemer uten riktig tilsyn. De er effektive til å syntetisere informasjon, men kan ha problemer med nisjetemaer eller ny kunnskap, noe som krever at brukerne har sterke grunnleggende ferdigheter og erfaring. Brukere må opprettholde kontrollen ved å gi klare instruksjoner og kritisk gjennomgå resultater for å utnytte LLMs fulle potensial effektivt.
Markedsverdien til Nvidia faller med nesten 600 milliarder dollar
Markedskapitaliseringen til Nvidia led et historisk tap på nesten 600 milliarder dollar, med aksjer som falt 17% på grunn av konkurransebekymringer fra det kinesiske AI-laboratoriet DeepSeek. Salget påvirket den bredere amerikanske teknologisektoren, forårsaket nedgang i selskaper som Dell og Oracle, og bidro til en nedgang på 3,1 % i Nasdaq-indeksen. DeepSeeks nye AI-modell, utviklet ved bruk av Nvidias H800-brikker, har økt konkurransefrykten, påvirket Nvidias aksjer til tross for tidligere gevinster, og redusert administrerende direktør Jensen Huangs nettoformue med 21 milliarder dollar.
Reacties
Markedskapitalen til Nvidia opplevde et betydelig fall på nesten 600 milliarder dollar, noe som førte til debatter om selskapets verdsettelse og om det var overvurdert. Til tross for markedets reaksjon, fortsetter Nvidias GPU-er å være avgjørende for AI-relaterte oppgaver, noe som understreker deres betydning i teknologibransjen. Medienes fokus på store økonomiske tap uten å ta hensyn til inflasjon kan være misvisende, men Nvidias nedgang er bemerkelsesverdig selv blant store selskaper.
Janus Pro 1B kjører 100% lokalt i nettleseren på WebGPU
Reacties
Janus Pro 1B er en modell som kjører lokalt i nettleseren ved hjelp av WebGPU, og viser evnen til å kjøre AI-modeller i et nettlesermiljø. Til tross for sitt lave antall parametere, som begrenser dens evner, kan modellen kjøre på lav-end GPUer, noe som fremhever dens tilgjengelighet. Selv om resultatene for bildegenerering er inkonsekvente, er evnen til å kjøre slike modeller lokalt i en nettleser en betydelig teknologisk fremgang, selv om den for øyeblikket ikke støtter mobile enheter.
Berkeley-forskere replikerer DeepSeek R1s kjerne-teknologi for bare $30: En liten modifikasjon
Reacties
Berkeley-forskere har med suksess replikert DeepSeek R1s kjerne-teknologi for bare $30, med fokus på spesifikke oppgaver som å spille spillet Countdown. Nyvinningen innebærer bruk av forsterkende læring, en type maskinlæring der en agent lærer ved å samhandle med sitt miljø, for å forbedre resonnementmodeller, selv om bruken er begrenset til områder med verifiserbare løsninger. Diskusjonen understreker potensialet for AI-selvforbedring og dens implikasjoner for fremtidig AI-utvikling, til tross for kritikk av artikkelens misvisende tittel og mangel på riktige kildelenker.