A Asahi Linux lançou drivers OpenGL ES 3.1 compatíveis para as GPUs das famílias M1 e M2, permitindo a compatibilidade com qualquer aplicativo OpenGL ES 3.1 no Linux.
Esses drivers foram reconhecidos pelo órgão de padrões, Khronos, após passarem por testes padrão do setor.
A implementação do Asahi Linux inclui suporte para shaders de computação e atômica em imagens, apesar da falta de instruções de hardware para atômica de imagens na GPU M1.
A discussão se aprofunda na adesão da Apple aos padrões, incluindo críticas aos produtos da Adobe.
O controle da Apple sobre protocolos e formatos e as diferenças entre as APIs gráficas Vulkan e Metal também são discutidos.
A conversa também aborda tópicos como engenharia reversa dos chips da Apple, desenvolvimento de drivers para o Apple Silicon, frustrações com o ecossistema da Apple e busca de alternativas.
A Microsoft está integrando o suporte a Python no Excel, permitindo que os usuários aproveitem as funções Python no software de planilha eletrônica.
Os usuários expressaram reações mistas, com alguns animados com os novos recursos e outros preocupados.
As preocupações incluem a dificuldade de começar, exemplos acessíveis limitados e possíveis problemas de segurança de dados.
Alguns usuários desejam recursos mais avançados de análise de dados no Excel, enquanto outros discutem as limitações e frustrações de usar o Excel para determinadas tarefas.
A abordagem baseada na nuvem, os possíveis problemas de compatibilidade e as preocupações de segurança com a execução do Python no Excel também são mencionados.
De modo geral, o recurso visa aprimorar os recursos do Excel e ampliar sua funcionalidade, mas as opiniões sobre suas implicações estão divididas.
Os hackers estão se infiltrando nas agências de crédito e vendendo informações pessoais, incluindo endereços, números de telefone, endereços de e-mail e números do Seguro Social.
A ferramenta usada para acessar esses dados está disponível por apenas US$ 15 em Bitcoin, o que a torna acessível aos criminosos.
Os dados roubados podem ser usados para vários crimes, como swatting, troca de SIM e violência física.
Os bureaus de crédito e os corretores de dados, como TLOxp, Data-Trac, SearchBug e USinfoSearch, foram examinados por seu envolvimento na venda de dados pessoais.
Os legisladores estão pedindo providências para evitar essa prática, e o Consumer Financial Protection Bureau propôs novas regras para regulamentar o comércio de dados de cabeçalho de crédito.
A eficácia dessas mudanças no tratamento do problema permanece incerta.
A discussão destaca as preocupações sobre medidas frouxas de proteção de dados por parte das agências de crédito nos Estados Unidos.
Ele aborda as dificuldades de descongelamento de crédito e a necessidade de melhores medidas de segurança e regulamentação.
Há uma conversa sobre os desafios do roubo de identidade, a responsabilidade pelas consequências da fraude e as limitações das medidas de segurança atuais.
A psicose do KPI (indicador-chave de desempenho) é um problema predominante nas empresas de tecnologia, onde as decisões são baseadas exclusivamente em dados e se desconectam da realidade.
As empresas dependem muito dos dados para superar os vieses humanos, mas o uso de KPIs como a única base para a tomada de decisões tem suas limitações.
O artigo sugere uma solução que combina intuição e dados, reflete continuamente sobre a confiabilidade dos KPIs e se concentra no objetivo real, e não apenas no KPI em si.
A OpenAI introduziu um novo recurso chamado ajuste fino para seu modelo GPT-3.5 Turbo, permitindo que os desenvolvedores o personalizem para casos de uso específicos.
Os primeiros testes mostraram que uma versão ajustada do GPT-3.5 Turbo pode superar o modelo GPT-4 básico em determinadas tarefas, indicando um melhor desempenho.
O ajuste fino oferece benefícios como maior capacidade de direção, formatação de saída confiável e a capacidade de personalizar o tom. O modelo atualizado também suporta o manuseio de tokens 4k e oferece economia de custos por meio da redução imediata do tamanho.
A OpenAI divulgou detalhes de preços para ajuste fino e anunciou a disponibilidade de modelos GPT-3 atualizados.
A OpenAI implementou sistemas de moderação para garantir a implantação segura de modelos de ajuste fino e planeja lançar uma interface de usuário de ajuste fino em breve.
A OpenAI fez atualizações na API e no ajuste fino do modelo GPT-3.5 Turbo, permitindo que o modelo aprenda estilos e informações específicos.
O ajuste fino tem limitações e possíveis vieses, portanto, a OpenAI sugere o uso da recuperação para determinadas tarefas.
O ajuste fino pode ser menos potente e mais barato do que os métodos tradicionais, mas nem sempre produz melhores resultados e pode introduzir vieses. A OpenAI planeja lançar o ajuste fino GPT4 no futuro.
O autor compartilha sua experiência com uma falha de SSD em seu laptop e como conseguiu recuperar seus dados usando a replicação incremental do ZFS.
A postagem discute a capacidade de reparo e a eficiência energética das CPUs AMD, além de diferentes estratégias de expansão de armazenamento e backup.
A conversa explora os benefícios e os desafios da replicação de unidades e da solução de problemas de hardware, além de mencionar ferramentas alternativas e preocupações com outros sistemas de arquivos, como o btrfs.
A discussão é sobre o uso de diferentes sistemas de arquivos, com foco específico no ZFS para configurações de NAS.
Os usuários compartilham suas experiências pessoais com perda e corrupção de dados, discutindo os prós e os contras de vários sistemas de arquivos e estratégias de backup.
A importância de monitorar a integridade da unidade e testar regularmente os backups é destacada, e a necessidade de RAM ECC com ZFS é debatida.
O governo dos Estados Unidos buscou um acordo com o TikTok que lhe concederia controle e acesso significativos às operações do aplicativo, de acordo com uma minuta de acordo vazada obtida pela Forbes.
O acordo teria dado às agências dos EUA amplos poderes, como a capacidade de examinar os registros e servidores do TikTok, vetar nomeações de executivos e exigir mudanças nos termos de serviço do aplicativo.
As exigências do governo foram criticadas por se assemelharem a táticas de vigilância comumente associadas à China. A TikTok e o Comitê de Investimento Estrangeiro nos Estados Unidos (CFIUS) se recusaram a comentar sobre o acordo preliminar.
O Prettymapp é um aplicativo da Web que permite aos usuários criar mapas usando dados do OpenStreetMap.
O aplicativo ganhou atenção e feedback positivo após ser mencionado no Hacker News.
Alguns usuários enfrentaram dificuldades técnicas ao executar o aplicativo localmente, o que gerou discussões e o compartilhamento de ferramentas alternativas de personalização de mapas.
Os usuários tinham dúvidas sobre a licença do aplicativo.
O aumento no tráfego do Hacker News fez com que o aplicativo falhasse temporariamente.
A Experian, uma agência de relatórios de crédito, foi multada em US$ 650.000 pelo governo dos Estados Unidos por violar as leis de spam e não fornecer uma opção de exclusão para e-mails de marketing.
A Comissão Federal de Comércio (FTC) descobriu que a Experian enviou e-mails de marketing enganosos a clientes com assinaturas gratuitas de monitoramento de crédito, sem aviso claro e sem um mecanismo de cancelamento.
Como resultado, o Departamento de Justiça (DOJ) obteve uma liminar permanente contra a Experian, proibindo determinados tipos de mensagens e exigindo opções explícitas de exclusão em e-mails de marketing.
A Experian, uma empresa de relatórios de crédito, foi multada em US$ 650.000 pela FTC e pelo DOJ por enviar e-mails de spam sem opção de exclusão.
Os críticos acreditam que a multa é muito pequena em comparação com a receita da Experian, sugerindo que penalidades maiores são necessárias para desencorajar conduta semelhante por parte de outras empresas.
A ausência de uma opção de exclusão nos e-mails de spam é uma violação dos regulamentos, o que levou à imposição da multa pelas autoridades reguladoras.
O novo pacote log/slog no Go 1.21 introduz o registro estruturado na biblioteca padrão.
Os registros estruturados utilizam pares de valores-chave para facilitar a análise, a filtragem, a pesquisa e a análise.
O pacote tem como objetivo criar uma estrutura padronizada para o registro estruturado no ecossistema Go, com diferentes níveis de registro e opções de formato de saída personalizáveis.
A discussão se concentra no registro estruturado em Go e nas várias abordagens usadas pelas bibliotecas de registro.
Os benefícios do registro estruturado e a importância de formatos de registro padronizados e APIs são destacados.
Os participantes compartilham suas opiniões sobre o tratamento de erros e a importância das pilhas de chamadas. Algumas ferramentas existentes para visualização de registros são mencionadas, juntamente com sugestões para aumentar a eficiência dos registros.