Code Llama to wysoce zaawansowany model językowy do kodowania, który może generować zoptymalizowany kod, wywołując dyskusje na temat jego potencjalnych zastosowań i implikacji dla optymalizacji kodu i generowania pull requestów.
Znaczenie zrozumienia liczb pierwszych w pracy inżyniera oprogramowania jest przedmiotem dyskusji, podczas gdy pojawiają się spekulacje na temat metod szkoleniowych i wielkości kontekstu Code Llama.
Dyskusje dotyczą wykorzystania procesorów graficznych do lokalnego uruchamiania Code Llama, wymagań sprzętowych, narzędzi i modeli do optymalizacji i ulepszania kodu. Odbywa się również debata między korzystaniem z modeli open-source a dostępem do najnowocześniejszych modeli za pośrednictwem interfejsu API REST.
Dyskutowane są wydajność i licencjonowanie modelu o nazwie "Unnatural Code Llama", a także potencjalny wpływ postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak bezpieczeństwo pracy i kontrola człowieka.
Uczestnicy wyrażają podekscytowanie modelami językowymi rewolucjonizującymi branżę, ale uznają ograniczenia, w tym obawy dotyczące potencjalnego zawyżania wydajności za pomocą danych szkoleniowych.
Code Llama to najnowocześniejszy duży model językowy (LLM) zaprojektowany specjalnie do zadań związanych z kodowaniem.
Może generować kod i język naturalny o kodzie na podstawie podpowiedzi.
Code Llama ma trzy modele: Code Llama (podstawowy model kodu), Code Llama - Python (wyspecjalizowany dla Pythona) i Code Llama - Instruct (dostosowany do instrukcji języka naturalnego).
W testach porównawczych Code Llama przewyższyła inne publicznie dostępne LLM w zadaniach związanych z kodem.
Obsługuje popularne języki programowania i może być używany do uzupełniania kodu i debugowania.
Code Llama ma różne rozmiary modeli, aby zaspokoić określone wymagania dotyczące opóźnień.
Ma ona potencjał, by usprawnić proces kodowania i uczynić go bardziej dostępnym dla początkujących.
Code Llama jest udostępniana na licencji społecznościowej, a użytkownicy muszą przestrzegać zasad dopuszczalnego użytkowania.
Model został poddany ocenie bezpieczeństwa i podjęto środki ostrożności w celu ograniczenia ryzyka.
Deweloperzy są zachęcani do oceny modelu przy użyciu wzorców oceny specyficznych dla kodu i przeprowadzania badań bezpieczeństwa.
Celem jest dalszy rozwój generatywnej sztucznej inteligencji do kodowania poprzez wykorzystanie Llama 2 i inspirowanie innych do tworzenia innowacyjnych narzędzi.
Wytyczne Hacker News określają tematy, które mogą zainteresować hakerów, z wyłączeniem polityki, przestępczości, sportu i celebrytów.
Tytuły nie powinny być zmieniane, a oryginalne źródło powinno być przesłane bez autopromocji.
W sekcji komentarzy od użytkowników oczekuje się uprzejmości, unikania złośliwości i odpowiadania na argumenty zamiast uciekania się do wyzwisk. Należy unikać używania wielkich liter w celu podkreślenia i insynuacji astroturfingowych. Skargi dotyczące nieodpowiednich zgłoszeń powinny być oznaczane, a nie omawiane w komentarzach.
Hacker News (HN) to platforma, na której omawiane są różne tematy, w tym wytyczne dotyczące komentowania, puste komentarze na Reddicie i HN, praktyki moderacji i zachowanie społeczności.
Użytkownicy wyrażają frustrację związaną z flagowaniem i ograniczaniem stawek w HN, a także etyką ograniczania stawek i shadowbanowania.
Inne dyskusje na HN dotyczą roli humoru, potencjalnych aktualizacji wytycznych dotyczących przesyłania linków, moderowania artykułów politycznych i spadku liczby artykułów "wiadomości biznesowych".
Hugging Face, startup zajmujący się sztuczną inteligencją, pozyskał 235 milionów dolarów w ramach finansowania serii D, z udziałem znanych inwestorów, takich jak Salesforce i Nvidia.
Runda finansowania podwoiła wycenę Hugging Face do 4,5 miliarda dolarów od maja 2022 roku.
Hugging Face oferuje narzędzia do hostingu i rozwoju nauki o danych, w tym centrum repozytorium kodu AI, modele i zestawy danych, a także aplikacje internetowe dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
Firma udostępnia biblioteki i płatne funkcjonalności, takie jak AutoTrain, Inference API i Infinity.
Zebrane fundusze zostaną wykorzystane przez Hugging Face do rozszerzenia wsparcia w zakresie badań, przedsiębiorczości i startupów.
Hugging Face, platforma hostingowa modeli AI, pozyskała niedawno 235 milionów dolarów finansowania od inwestorów, w tym Salesforce i Nvidia.
Przyszłe plany firmy obejmują monetyzację jej usług, co wywołało obawy dotyczące zagrożeń dla ekosystemu sztucznej inteligencji i potrzeby zmniejszenia zależności od Hugging Face.
Trwają dyskusje na temat potencjalnych strategii monetyzacji, porównań z innymi platformami i trwałości bezpłatnych zasobów.
Istnieją debaty wokół modelu biznesowego sprzedaży AI/ML i zamieszanie wokół ofert dostarczanych przez Hugging Face.
Firma zamierza wykorzystać fundusze na powiększenie zespołu i dalszy rozwój swojej platformy.
Autor przedstawia metodę obejścia szyfrowania BitLocker na laptopie Lenovo przy użyciu niedrogiego analizatora logicznego.
Wyjaśniono architekturę funkcji BitLocker i przechowywanie klucza szyfrowania w module TPM.
Proces przechwytywania i dekodowania wymiany TPM w celu odzyskania klucza szyfrowania jest szczegółowo opisany, wraz z ograniczeniami metody i zaleceniami dotyczącymi poprawy bezpieczeństwa.
Dyskusja koncentruje się na lukach i ograniczeniach szyfrowania Bitlocker firmy Microsoft na laptopach Lenovo.
Użytkownicy wyrażają obawy dotyczące bezpieczeństwa modułów TPM i możliwości ataków.
Tematy obejmują również domyślne ustawienia Bitlockera, znaczenie kluczy odzyskiwania kopii zapasowych oraz możliwość przechwycenia kluczy szyfrowania.
Wspomniano o innych systemach szyfrowania, takich jak fTPM i LUKS.
Dyskusje dotyczą przetwarzania sygnału i metod dekodowania, a także ograniczeń związanych z używaniem dyskretnego TPM.
Rozmowa dotyczy również szyfrowania opartego na oprogramowaniu układowym SSD, certyfikatów sprzętowych i wymagań TPM w systemach operacyjnych, takich jak Windows 11.
Konsorcjum Telomere-to-Telomere z powodzeniem zsekwencjonowało i złożyło pełną sekwencję ludzkiego chromosomu Y, dodając nową sekwencję i poprawiając błędy.
Osiągnięcie to zapewnia kompleksową sekwencję referencyjną dla wszystkich 24 ludzkich chromosomów, pomagając w badaniach genomicznych i wglądzie w ludzką zmienność genetyczną i ewolucję.
Badanie podkreśla znaczenie dokładnej reprezentacji komplementu chromosomu płci w genomach referencyjnych i ujawnia różnice genomowe i różnice między osobnikami, przyczyniając się do naszego zrozumienia ludzkiego chromosomu Y i różnorodności genetycznej.
Naukowcy osiągnęli kamień milowy w sekwencjonowaniu ludzkiego chromosomu Y, poszerzając naszą wiedzę na temat ludzkiej genetyki i otwierając drzwi dla przyszłych badań.
Sekwencjonowanie wszystkich 24 chromosomów, w tym chromosomu Y, pomoże w badaniu odmian genetycznych, chorób i ich związku z cechami.
Pomimo tego osiągnięcia, zrozumienie ludzkiej genetyki pozostaje złożone ze względu na wiele czynników wpływających na cechy i wyzwania związane z mapowaniem różnic genetycznych na określone cechy przy użyciu uczenia maszynowego.
Absolwent szkoły średniej opracował usługę synchronizacji dla Obsidian.md, stanowiącą alternatywę dla oficjalnej płatnej usługi.
Chociaż usługa jest wciąż w fazie rozwoju i brakuje jej niektórych funkcji, oferuje ona podstawową funkcjonalność synchronizacji.
Twórca jest świadomy potencjalnych naruszeń warunków korzystania z usługi i jest gotów usunąć repozytorium, jeśli zajdzie taka potrzeba. Usługa nie ma na celu konkurowania z oficjalną ofertą.
Użytkownicy wyrażają zadowolenie i wsparcie dla Obsidian, aplikacji do robienia notatek, omawiając różne aspekty, takie jak usługa synchronizacji, ceny, interfejs użytkownika i alternatywne opcje.
CEO Obsidian odpowiada na opinie użytkowników i zapowiada nadchodzące ulepszenia aplikacji.
Niektórzy użytkownicy sugerują open-sourcing Obsidian i wspominają o alternatywnych opcjach synchronizacji, podczas gdy inni mają różne opinie na temat różnych aspektów funkcji aplikacji.
Autor opowiada o swoich doświadczeniach z udanym portowaniem FreeBSD do działania na Firecracker Virtual Machine Monitor.
Pomimo napotkanych wyzwań, udało im się je przezwyciężyć i poczynić znaczne postępy w optymalizacji FreeBSD, aby poprawić jego czas uruchamiania na Firecrackerze.
Autor wspomina również o planach na przyszłość, w tym o oddzieleniu obsługi Xen i potencjalnym przeportowaniu Firecrackera na FreeBSD.
FreeBSD działa wydajnie i szybko na platformie Firecracker micro-VM.
Firecracker oferuje zalety kompletnej maszyny i wydajnego środowiska programistycznego.
W artykule omówiono wykorzystanie gvisora i hiperwizorów, optymalizację jądra Linux pod kątem krótkich cykli życia maszyn wirtualnych oraz korzyści płynące z technologii takich jak Lambda i Firecracker w porównaniu z tradycyjnymi metodami.
Jacobin to oparta na Go implementacja JVM, która może wykonywać klasy Java 17, oferując bardziej wszechstronną implementację JVM z przejrzystym i spójnym kodem.
W przeciwieństwie do innych implementacji JVM, Jacobin wykorzystuje wbudowane zarządzanie pamięcią Go i nie zawiera kodu odśmiecania.
Projekt jest intensywnie testowany, a zespół programistów zamierza w przyszłości uruchomić zestawy testów OpenJDK.
Tor wdrożył obronę proof-of-work (PoW) dla usług cebulowych, aby zapobiec atakom typu odmowa usługi (DoS).
Przychodzące połączenia klienckie muszą rozwiązać zagadkę, udowadniając swoją autentyczność i zniechęcając atakujących.
Mechanizm PoW nadaje priorytet prawdziwemu ruchowi i sprawia, że ataki na dużą skalę są niepraktyczne, zwiększając bezpieczeństwo i niezawodność sieci Tor.