Współzałożyciel WordPress, Matt, zastanawia się nad 21-letnią podróżą platformy, podkreślając takie zasady, jak prostota, dynamiczna treść, zaangażowanie społeczności oraz solidna infrastruktura wtyczek i motywów.
Podkreśla znaczenie zachowania tych elementów przy jednoczesnym wprowadzaniu innowacji w zakresie funkcjonalności i wzornictwa.
Matt dzieli się osobistą anegdotą na temat początków i podkreśla kluczową rolę opinii użytkowników w kształtowaniu WordPressa.
Krytycy twierdzą, że wsteczna kompatybilność WordPressa i przestarzałe metody hamują postęp techniczny, frustrując programistów wyzwaniami związanymi z konserwacją i migracją.
Pomimo swoich wad, WordPress pozostaje dominujący ze względu na rozbudowany ekosystem wtyczek i motywów, kompatybilność wsteczną i wsparcie społeczności, choć nadal występują problemy z bezpieczeństwem i wydajnością.
Zalecane są alternatywy, takie jak Directus, Astro i systemy CMS oparte na Laravel, a użytkownicy sugerują lepsze wyjaśnienia funkcji i niezbędne narzędzia podczas instalacji w celu poprawy użyteczności.
Artykuł Jonathana Irelanda dowodzi, że termin "non-profit" może być mylący, często ukrywając niewłaściwe postępowanie i korupcję w tych organizacjach.
Podaje przykłady, takie jak TODCO w San Francisco i organizacje non-profit w Seattle, podkreślając takie kwestie, jak zwiększone wynagrodzenie kadry kierowniczej, wysiłki lobbingowe i praktyki zatrudniania, które prowadzą do ponownego popełnienia przestępstwa.
Ireland krytykuje nieefektywność i wysokie koszty outsourcingu usług rządowych do organizacji non-profit, sugerując, że problemy miejskie, takie jak bezdomność i zagrożenia dla zdrowia publicznego, są zaostrzane przez brak skutecznej interwencji rządu i nadzoru.
Artykuł krytykuje niektóre organizacje non-profit, wykorzystując "Freedom Project" z Seattle jako studium przypadku, i bada debatę na temat tego, czy dyskredytowanie osób za przestępstwa z przeszłości stanowi zniesławienie.
Omówiono w nim pochodzenie i wpływ przepisów dotyczących zniesławienia i pomówienia, rolę organizacji non-profit w polityce publicznej oraz potrzebę przejrzystości i odpowiedzialności w działaniach organizacji non-profit.
Tekst kontrastuje udany fiński model "Housing First" z jego mniej skutecznym wdrożeniem w San Francisco i ocenia przystępność cenową mieszkań za pomocą różnych modeli, w tym mieszkań socjalnych i reform zagospodarowania przestrzennego.
Esej podkreśla wyzwania związane z szacowaniem oprogramowania, zauważając, że tradycyjne zarządzanie projektami często błędnie zakłada, że zadania mają rozkład normalny.
W rzeczywistości zadania związane z tworzeniem oprogramowania często mają rozkład logarytmiczno-normalny, w którym znaczne odchylenia są powszechne ze względu na nieprzewidywalny charakter uczenia się just-in-time.
Esej podkreśla znaczenie odpowiedniego doświadczenia i konkretnej wiedzy na temat narzędzi przy zatrudnianiu, ponieważ nauka nowych narzędzi może się znacznie różnić pod względem czasu i kosztów, co utrudnia dokładne oszacowanie osi czasu.
Dyskusja podkreśla probabilistyczne wyzwania w szacowaniu projektów oprogramowania, w szczególności różnice między rozkładami normalnymi i logarytmiczno-normalnymi w wykonywaniu zadań i uczeniu się.
Krytykuje tradycyjne metody zarządzania projektami, podkreślając niewłaściwe wykorzystanie zwinnych metodologii i znaczenie dokładnego szacowania pomimo niepewności.
Rozmowa dotyczy różnic między trybami Discovery i Engineering w zarządzaniu projektami, konieczności iteracyjnego rozwoju oraz trwałego znaczenia "The Mythical Man-Month" Freda Brooksa.
gh-dash to rozszerzenie GitHub CLI oferujące konfigurowalny pulpit nawigacyjny do zarządzania pull requestami (PR) i zgłoszeniami.
Kluczowe funkcje obejmują konfigurowalne sekcje, opcje wyszukiwania i dostosowywania, motywy i układy, szczegółowe widoki, wiele konfiguracji i interwały automatycznego odświeżania.
Kroki instalacji: Zainstaluj GitHub CLI (v2.0.0+), zainstaluj rozszerzenie za pomocą gh extension install dlvhdr/gh-dash i zainstaluj czcionkę Nerd do renderowania ikon.
W dyskusji zwrócono uwagę na "Gh-dash", pulpit nawigacyjny CLI dla GitHub autorstwa dlvhdr, podkreślając rosnący trend w kierunku dobrze zaprojektowanych tekstowych interfejsów użytkownika (TUI) i wydajności narzędzi interfejsu wiersza poleceń (CLI) w porównaniu z interfejsami internetowymi.
Użytkownicy wyrażają zainteresowanie takimi funkcjami, jak widoki na poziomie organizacji i samoobsługowe rozwiązania do zarządzania repozytoriami na platformach takich jak GitHub, GitLab i Azure DevOps.
Rozmowa obejmuje również ironię tworzenia CLI dla narzędzia internetowego, znaczenie elastyczności i decentralizacji w technologii oraz debaty na temat użyteczności TUI bez dodatkowych instalacji czcionek, w tym korzystania z Nerd Fonts i narzędzi takich jak Wezterm.
Artykuł "Grokked Transformers are Implicit Reasoners" bada, czy transformatory mogą niejawnie rozumować na podstawie wiedzy parametrycznej, koncentrując się na typach rozumowania kompozycji i porównania.
Wyniki wskazują, że transformatorzy mogą uczyć się niejawnego rozumowania poprzez obszerny trening poza nadmiernym dopasowaniem, znany jako grokking, ale ich zdolność do uogólniania jest różna: mają trudności z kompozycją, ale odnoszą sukcesy w porównywaniu przykładów poza dystrybucją.
Badanie sugeruje ulepszenia w zakresie danych i konfiguracji szkoleniowych, potencjalne ulepszenia architektury, takie jak współdzielenie wiedzy między warstwami, i pokazuje, że w pełni zagłębione transformatory przewyższają modele takie jak GPT-4-Turbo i Gemini-1.5-Pro w złożonych zadaniach rozumowania.
Dyskusja podkreśla znaczenie modeli sztucznej inteligencji, które generalizują, a nie zapamiętują, krytykując obecny trend faworyzowania zapamiętywania ze względu na zachęty ekonomiczne.
W artykule zasugerowano techniki, takie jak silniejszy spadek wagi, aby ukarać zapamiętywanie i podkreślono potrzebę szczegółowych podpowiedzi w testowaniu złożonego rozumowania w modelach językowych.
Wprowadza również śledzenie przyczynowe jako metodę analizy obliczeń modelu, ilustrując, w jaki sposób pomaga ona przejść od modeli zapamiętywania do uogólniania.
Notepad Tab to narzędzie do robienia notatek, które zapisuje notatki bezpośrednio w pasku adresu i historii przeglądarki, dzięki czemu jest proste i prywatne.
Użytkownicy mogą tworzyć kopie zapasowe lub udostępniać notatki, kopiując i wklejając adres URL, wykorzystując JavaScript do wydajnego przechowywania, kompresji i dekompresji notatek.
Narzędzie to kładzie nacisk na bezpieczeństwo i prywatność, zapewniając efektywne przechowywanie i wyszukiwanie notatek bez konieczności korzystania z pamięci zewnętrznej.
Dyskusja Hacker News analizuje lokalne hostowanie statycznych aplikacji internetowych jako alternatywę dla aplikacji Electron, koncentrując się na bezpieczeństwie, praktyczności i technologiach takich jak Redbean, SQLite i service workers.
Użytkownicy dyskutują na temat rozwiązań opartych na przeglądarce w porównaniu z aplikacjami natywnymi do sporządzania notatek i lekkich aplikacji, omawiając zmieniającą się rolę przeglądarek i współczesne ograniczenia bezpieczeństwa.
Obawy obejmują kradzież danych, ograniczenia długości adresów URL, zanieczyszczenie historii przeglądarki i wpływ na prywatność, a uczestnicy dzielą się doświadczeniami z lokalnym przechowywaniem, bookmarkletami i notatnikami opartymi na przeglądarce.
Wyciekłe dokumenty Google Search API, zweryfikowane przez byłych pracowników Google, ujawniają wykorzystanie sygnałów użytkownika skoncentrowanych na kliknięciach, oddzielne rozważania dotyczące subdomen i piaskownicę dla nowych witryn, co jest sprzeczne z publicznymi oświadczeniami Google.
Dokumenty szczegółowo opisują system o nazwie "NavBoost", który wykorzystuje dane strumienia kliknięć z Google Toolbar i Chrome w celu poprawy wyników wyszukiwania, a także omawiają kary za domeny z dokładnym dopasowaniem, geo-fencing danych kliknięć i białe listy podczas ważnych wydarzeń.
Wyciek, prawdopodobnie spowodowany przypadkową publiczną ekspozycją na GitHub, obejmuje ponad 2500 stron wewnętrznej dokumentacji, podkreślając szeroko zakrojone praktyki gromadzenia danych i sugerując, że Google faworyzuje duże marki nad mniejszymi witrynami w swoich rankingach.
Dokumenty Google Search API, które wyciekły na GitHub, potwierdzają, że Chrome śledzi użytkowników na szeroką skalę, co budzi poważne obawy o prywatność.
Dyskusje na Reddicie podkreślają sceptycyzm wobec motywacji Google, sugerując działania nastawione na zysk, a nie korzyści dla użytkowników, i debatują nad skutecznością ram regulacyjnych, takich jak DMA i RODO.
Użytkownicy wyrażają nieufność wobec firm technologicznych, krytykują dominację Chrome i wykazują zainteresowanie alternatywami skoncentrowanymi na prywatności, takimi jak Firefox, jednocześnie wyrażając obawy dotyczące postępowania Randa Fishkina z tożsamością anonimowego źródła w wycieku.
Mobifree to ekosystem mobilny typu open-source zaprojektowany w celu zaoferowania alternatywy dla głównych firm technologicznych, takich jak Apple i Google, koncentrując się na prywatności, demokracji i praktykach etycznych.
Ekosystem obejmuje systemy operacyjne, sklepy z aplikacjami i usługi w chmurze, a F-Droid przyczynia się do zdecentralizowanego systemu dystrybucji aplikacji, który promuje konkurencję i wybór użytkowników.
Mobifree, wspierane przez unijną ustawę o rynkach cyfrowych i dotację z programu Horyzont Europa, ma na celu stworzenie sprawiedliwego, zrównoważonego i integracyjnego doświadczenia mobilnego, zachęcając społeczność do udziału, aby rzucić wyzwanie dominacji Big Tech.
F-Droid, repozytorium aplikacji o otwartym kodzie źródłowym, stoi przed wyzwaniami, aby stać się główną alternatywą dla Sklepu Google Play ze względu na słabą funkcjonalność wyszukiwania i wykluczenie zastrzeżonych aplikacji, co ogranicza jego atrakcyjność dla podstawowych aplikacji, takich jak bankowość.
Dyskusja obejmuje wyzwania etyczne i finansowe między oprogramowaniem własnościowym a oprogramowaniem typu open source, złożoność tworzenia gier oraz trudności w dystrybucji aplikacji poza głównymi platformami.
Pomimo tych problemów, F-Droid jest cenny dla aplikacji ograniczonych przez politykę Google, a rozmowa dotyczy zdecentralizowanych systemów dystrybucji aplikacji, przepisów UE dotyczących dużych technologii i obaw środowiskowych związanych z żywotnością smartfonów.
Andrej Karpathy napisał na Twitterze o pomyślnym odtworzeniu najmniejszego modelu GPT-2 (124 mln parametrów) przy użyciu llm.c w zaledwie 90 minut za 20 dolarów.
Model GPT-2, pierwotnie wydany przez OpenAI w 2019 roku, jest teraz dostępny dla osób z ograniczonymi zasobami GPU, dzięki czemu zaawansowana sztuczna inteligencja jest bardziej zdemokratyzowana.
Osiągnięcie to podkreśla potencjał opłacalnej i wydajnej reprodukcji modeli AI, poszerzając dostęp do potężnych narzędzi AI.
Andrej Karpathy opracowuje "llm.c", minimalną implementację GPT-2 w języku C/CUDA, koncentrując się na walorach estetycznych i edukacyjnych.
Obecny kod C/CUDA jest o około 6% szybszy niż PyTorch, z miejscem na dalszą optymalizację, mającą na celu uproszczenie procesu uczenia, podobnie jak w przypadku nanoGPT PyTorch.
Karpathy planuje opublikować serię filmów na temat tego projektu, omawiając potencjalne ulepszenia architektoniczne i wyzwania związane z dostępem do dużych zbiorów danych, generując znaczne zainteresowanie społeczności.
Ivan stworzył darmową aplikację o nazwie Grooved, która umożliwia użytkownikom kalibrację gramofonów za pomocą mikrofonu telefonu, eliminując potrzebę korzystania z materiałów drukowanych lub umieszczania telefonu na talerzu.
Grooved jest obecnie dostępny w App Store, a wersja na Androida ma pojawić się w czerwcu.
Ivan szuka opinii użytkowników i udostępnił link do wersji demonstracyjnej na Twitterze.
Deweloper udostępnił darmową aplikację o nazwie Grooved, która wykorzystuje mikrofon telefonu do kalibracji prędkości gramofonu bez dodatkowych materiałów lub umieszczania telefonu na talerzu.
Aplikacja, dostępna w sklepie App Store, z oczekiwaną wersją na Androida, jest chwalona za prostotę i skuteczność w wykrywaniu i korygowaniu problemów z prędkością obrotową gramofonu.
Użytkownicy doceniają projekt aplikacji skoncentrowany na prywatności, choć deweloper waha się, czy udostępnić ją jako open source ze względu na potencjalne nadużycia.
Dokument zawiera szczegółowe informacje na temat biblioteki wbudowanych efektów wizualnych do wyświetlania tekstu na kanwie, z których każdy ma unikalny styl animacji.
Przykłady tych efektów obejmują wiązki światła, ścieżki binarne, czarne dziury, odbijające się piłki, bąbelki, płonący tekst i wiele innych.
Każdy efekt jest dostarczany z konfiguracją referencyjną i argumentami wiersza poleceń do dostosowania, umożliwiając dostosowanie prezentacji wizualnych.
TTE: Terminal Text Effects to projekt zapewniający różne efekty tekstowe dla wyjść terminali, otrzymujący pozytywne opinie użytkowników.
Użytkownicy doceniają jego kreatywność i nostalgię, widząc potencjalne zastosowania dla ekranów ładowania lub podświetlania błędów w dziennikach, choć niektórzy ostrzegają przed używaniem go w produkcji.
Projekt jest chwalony za ulepszenie wyjść CLI (Command Line Interface) i jego funkcjonalność jako biblioteki Pythona, z porównaniami do podobnych narzędzi w Emacsie i innych językach programowania.
Z ujawnionych dokumentów wynika, że CEO OpenAI, Sam Altman, naciskał na odchodzących pracowników, by podpisywali restrykcyjne umowy, grożąc im odzyskaniem nabytych udziałów, co jest rzadką praktyką w Dolinie Krzemowej.
Pomimo publicznych przeprosin i twierdzeń Altmana o niewiedzy, dowody wskazują, że podpisał on dokumenty autoryzujące te przepisy, co doprowadziło do znacznych odejść kadry kierowniczej i problemów prawnych.
Kontrowersje, w tym spór z aktorką Scarlett Johansson o nieautoryzowane wykorzystanie jej głosu, podważają wiarygodność OpenAI i są sprzeczne z jej misją przejrzystości i przynoszenia korzyści ludzkości.
Wyciekłe dokumenty z OpenAI pokazują, że CEO Sam Altman był świadomy wysiłków zmierzających do uciszenia byłych pracowników poprzez rygorystyczne umowy, co budzi obawy etyczne.
Termin "drakoński" jest dyskutowany w odniesieniu do presji na podpisywanie umów pod groźbą utraty świadczeń, a podpis Altmana potwierdza te praktyki.
Kontrowersje, w tym oskarżenia o sensację w artykule Vox, podkreślają odstępstwa od norm Doliny Krzemowej, potencjalnie szkodząc zaufaniu i przyszłej rekrutacji talentów.
Gleam, bezpieczny pod względem typów i skalowalny język dla maszyny wirtualnej Erlang i środowiska uruchomieniowego JavaScript, wydał wersję 1.2.0, koncentrując się na ulepszeniu serwera języka i doświadczenia programisty.
Kluczowe aktualizacje obejmują kompilację odporną na błędy, lepsze autouzupełnianie instrukcji importu, jednowierszowe potoki w formatatorze kodu, ulepszone komunikaty o błędach i automatyczną poprawkę nadmiarowego dopasowywania wzorców.
Nowy komunikat o błędzie pomaga programistom JavaScript poprawić użycie == na ==, a wydanie potwierdza wkład różnych programistów, zachęcając do sponsorowania ciągłego rozwoju.
Wydanie Gleam 1.2.0 poprawia odporność na błędy i doświadczenie programisty, oferując nowoczesną składnię i solidny system typów Hindley-Milner.
Gleam kompiluje się zarówno do maszyny wirtualnej Beam Erlanga, jak i JavaScriptu, oferując dobrą wydajność i jest porównywany do Elixira, który zmierza w kierunku stopniowego typowania.
Aktywna społeczność wspiera projekty takie jak framework frontendowy Lustre i aplikacja webowa Nestful, choć niektórzy użytkownicy uważają, że dokumentacja jest niewystarczająca w obszarach bezpieczeństwa typów i współbieżności.
Openkoda to platforma programistyczna mająca na celu przyspieszenie tworzenia aplikacji biznesowych i narzędzi wewnętrznych poprzez zapewnienie gotowych funkcjonalności i funkcji out-of-the-box.
Obsługuje dynamiczne encje, wiele modeli multi-tenancy i wykorzystuje znane technologie, takie jak Java, Spring Boot, JavaScript, HTML, Hibernate i PostgreSQL, umożliwiając szerokie dostosowanie i integrację.
Openkoda jest oprogramowaniem typu open-source na licencji MIT, zawiera funkcje takie jak zarządzanie użytkownikami, CMS, planowanie zadań i oferuje zarządzane usługi w chmurze dla łatwego wdrażania i skalowania.
Openkoda to platforma open-source do tworzenia podstawowych aplikacji biznesowych, oferująca pełną własność kodu źródłowego i unikająca ograniczeń komercyjnych, w przeciwieństwie do Salesforce.
Jest porównywany do innych systemów ERP FOSS (Free and Open Source Software), takich jak Odoo, ale z mniejszymi obawami dotyczącymi monetyzacji i jest postrzegany jako opłacalna alternatywa dla Salesforce.
Openkoda wykorzystuje Javę ze względu na jej wydajność i dojrzały ekosystem, pomimo debat na temat jej gadatliwości, i udostępnia obrazy Docker, aby ułatwić integrację organizacjom niezwiązanym z Javą.