A autora recebeu um e-mail de "Raymond" promovendo o Wisp, um CMS sem cabeça, que parecia personalizado, mas na verdade foi gerado por IA.
As mensagens de e-mail faziam parte de uma estratégia de alcance em massa usando IA para enviar quase 1.000 e-mails personalizados a desenvolvedores com blogs públicos no GitHub.
A autora expressa frustração com essa abordagem impulsionada por IA e considera tornar seu espelho do GitHub privado para evitar esse tipo de spam.
Um e-mail gerado por IA do timharek.no afirma sucesso na criação de e-mails personalizados usando múltiplos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) sem que os destinatários detectem a origem da IA.
Isso levanta preocupa ções éticas sobre priorizar a atenção e o engajamento em detrimento do progresso significativo, com alguns comparando isso a engenheiros focando em tecnologia de anúncios em vez de conquistas importantes como a chegada à lua.
A discussão destaca a dupla natureza da IA no marketing, reconhecendo tanto seu potencial de uso indevido em spam quanto suas aplicações valiosas.
Proton lançou o Proton Docs, uma alternativa segura ao Google Docs, com ferramentas avançadas de edição e colaboração e criptografia de ponta a ponta.
Proton Docs suporta formatação avançada, incorporação de imagens e múltiplos formatos, incluindo Microsoft .docx, e permite colaboração em tempo real com recursos como comentários e rastreamento de cursor.
Este lançamento faz parte da expansão mais ampla da Proton, que inclui uma VPN, calendário criptografado e gerenciador de senhas, com o Proton Docs ficando disponível para os usuários em breve.
Proton introduziu um editor de texto colaborativo, semelhante ao Google Docs, com o objetivo de fornecer uma alternativa segura e criptografada.
Os usuários estão divididos, com alguns apreciando a nova ferramenta e outros preocupados com a expansão da gama de produtos da Proton em vez de melhorar os serviços existentes, como e-mail e calendário.
Discussões incluem a natureza de código aberto das ofertas da Proton e comparações com outros serviços, com alguns usuários receosos de consolidar todos os seus dados dentro do ecossistema de uma única empresa.
Pontes devem suportar cargas sobre espaços livres, exigindo subestruturas fortes como pilares ou encontros para lidar com forças concentradas.
Estacas de fundação, cravadas profundamente no solo, proporcionam estabilidade através da ponta de apoio e do atrito lateral, resistindo a cargas verticais e horizontais.
Alternativas como estacas escavadas e variações como estacas de hélice contínua e estacas helicoidais abordam desafios geotécnicos específicos, embora todos os métodos tenham limitações e riscos potenciais de falha.
Pontes permanecem estáveis porque as estacas cravadas são testadas quanto à força necessária para instalá-las, garantindo que possam suportar cargas significativas.
Estacas de madeira, quando preservadas em solo totalmente encharcado, podem durar séculos, como evidenciado por estruturas em Veneza e Nova Orleans.
Desafios como liquefação do solo, deflexão lateral e condições subterrâneas inesperadas podem complicar a cravação de estacas, mas soluções de engenharia inovadoras, como pontes flutuantes e exemplos históricos como a Ponte do Brooklyn, demonstram a superação bem-sucedida desses problemas.
A criação de um novo mecanismo de busca para o Hacker News, desenvolvido com o Vectara, visa resolver as limitações encontradas no Algolia, abrangendo os últimos 6 meses de histórias e comentários.
Comentários dos usuários destacaram a necessidade de recursos adicionais, como filtros, opções de classificação e indexação de links externos, com opiniões mistas sobre sua eficácia em comparação com o Algolia.
As discussões sobre a melhoria da relevância das buscas e da experiência do usuário na comunidade Hacker News foram iniciadas pelo projeto.
Startups de infraestrutura de IA enfrentam desafios significativos, incluindo intensa competição e altos custos, ao contrário de gigantes da tecnologia como Google, Amazon ou Facebook, que evoluíram para provedores de infraestrutura.
Os investimentos de capital de risco em infraestrutura de IA podem ser equivocados, pois o verdadeiro valor está nas empresas que oferecem soluções tangíveis e amigáveis ao usuário, e não apenas em frameworks.
Mesmo empresas de IA bem-sucedidas como a OpenAI carecem de produtos claros, enfatizando a necessidade de inovações práticas que possam transformar as interações dos usuários.
A postagem no blog discute o conceito de um segundo bissexto negativo, que nunca foi implementado, mas que pode ser necessário devido à rotação mais rápida da Terra desde 2018.
Os segundos intercalares são adicionados para compensar a rotação irregular da Terra, apresentando desafios para sistemas técnicos como o tempo Unix, que tem dificuldades com o carimbo de data/hora 23:59:60.
Há um debate em andamento sobre a abolição dos segundos bissextos até 2035, o que impediria a implementação de um segundo bissexto negativo, uma perspectiva que o autor considera decepcionante.
A discussão gira em torno do conceito de segundos intercalares, que são adicionados ao Tempo Universal Coordenado (UTC) para mantê-lo sincronizado com a rotação da Terra, e a potencial introdução de um segundo intercalar negativo.
Várias opiniões são compartilhadas sobre como lidar com ajustes de tempo, incluindo a abolição dos segundos intercalares, a mudança do meridiano principal e a atualização periódica dos fusos horários.
As discussões destacam as complexidades e os possíveis problemas da medição do tempo, como problemas de sincronização de sistemas, o impacto no software e o contexto histórico de padrões de tempo como UTC e TAI (Tempo Atômico Internacional).
Uma tentativa de otimizar um loop interno em assembly AArch64 eliminando um salto resultou em uma desaceleração de 4x devido a pares bl (branch with link) e ret (return) incompatíveis, o que confundiu o preditor de ramificação.
Substituir ret por br x30 (ramificação para registro) resolveu o problema de desempenho, e outras otimizações, incluindo a inserção de código inline e o uso de instruções SIMD (Single Instruction, Multiple Data), alcançaram aumentos significativos de velocidade.
Na versão final otimizada com SIMD, o tempo de execução foi de 94 ns, aproximadamente 8,8 vezes mais rápido que o código original, destacando a importância de evitar ramificações assimétricas e aproveitar o SIMD para ganhos de desempenho.
O artigo apresenta um código otimizado que soma um array de 1024 números de ponto flutuante de 32 bits em 94 nanosegundos, destacando a eficiência devido ao uso de cache.
Discute a importância da previsão de ramificações e da arquitetura da CPU no desempenho, bem como as complexidades da aritmética de ponto flutuante e a garantia de resultados determinísticos.
Referências ao trabalho anterior de Raymond Chen e comentários de usuários sobre instruções SIMD (Single Instruction, Multiple Data), otimizações de compiladores e comportamentos históricos de CPUs estão incluídos.
Emissões de carbono do Google aumentaram quase 50% em comparação com 2019, conforme relatado em seu relatório ambiental de 2024, desafiando sua meta de emissões líquidas zero até 2030.
A elevação nas emissões deve-se principalmente ao maior consumo de energia em centros de dados e às emissões da cadeia de suprimentos impulsionadas pelos avanços da IA, com um aumento de 17% no consumo de eletricidade dos centros de dados em 2023.
Apesar desses desafios, o Google está comprometido em reduzir seu impacto ambiental por meio de infraestrutura eficiente e redução de emissões, um desafio também enfrentado por outras empresas de tecnologia como a Microsoft devido à demanda por IA.
Emissões de carbono do Google aumentaram 13% desde o ano passado, principalmente devido ao aumento do consumo de energia em centros de dados e emissões da cadeia de suprimentos.
Tem havido um aumento de 48% nas emissões em comparação com 2019, mas esse aumento não é exclusivamente atribuível à IA, apesar de algumas manchetes sugerirem o contrário.
Aumento das emissões tem sido gradual ao longo dos anos, e o impacto específico da IA nesse aumento permanece incerto.
Tópico aborda o modelo Transformer, que utiliza mecanismos de atenção para melhorar a velocidade de treinamento e o desempenho, superando o modelo de Tradução Automática Neural do Google em tarefas específicas.
As implementações do modelo Transformer, detalhado no artigo 'Attention is All You Need,' estão disponíveis no TensorFlow (pacote Tensor2Tensor) e no PyTorch (guia de NLP de Harvard), e são recomendadas pelo Google Cloud para sua oferta de Cloud TPU.
Arquitetura do modelo inclui componentes de codificação e decodificação com camadas de autoatenção e atenção multi-cabeça, permitindo que ele se concentre em partes relevantes da entrada e melhore a precisão da tradução.
A obra 'The Illustrated Transformer' de Jay Alammar é altamente elogiada por sua explicação passo a passo da arquitetura original do transformer.
Para visualizar o fluxo de informações em arquiteturas apenas de decodificador como o GPT-3, recomenda-se o site bbycroft.net.
Usuários sugerem código anotado do site de PNL de Harvard para uma compreensão mais profunda de transformadores, enfatizando a importância de entender as mecânicas subjacentes, como os mecanismos de atenção.
Autoridade nacional de proteção de dados do Brasil proibiu a Meta de usar dados do Brasil para treinar seus sistemas de IA, citando riscos potenciais aos direitos fundamentais.
Política de privacidade atualizada da Meta, que permite o uso de postagens públicas para treinamento de IA, não está em conformidade com as regulamentações brasileiras, levando a essa restrição.
Meta deve cumprir esta decisão dentro de cinco dias ou enfrentar multas diárias, refletindo uma resistência semelhante vista na Europa, enquanto o treinamento de IA com dados públicos continua nos EUA.
Regulador de dados do Brasil proibiu a Meta de usar dados para treinar modelos de IA devido a preocupações com a privacidade, destacando debates contínuos sobre o uso de dados e propriedade intelectual no treinamento de IA.
Alguns propõem um compromisso permitindo o uso de dados disponíveis publicamente se os modelos de IA resultantes forem tornados públicos, embora preocupações éticas e o potencial de exploração de dados de usuários persistam.
A eficácia e a aplicação de tais regulamentações estão sob escrutínio, considerando as complexidades envolvidas na auditoria de dados e os desafios jurisdicionais.
Apple ganhará um papel de observador no conselho da OpenAI através de uma nova parceria de IA, enfatizando o valor estratégico da base de usuários da Apple.
Apesar de não investir ou pagar por chamadas de API do GPT-4, a Apple garante estabilidade em seu parceiro de IA, enquanto a OpenAI acessa um mercado lucrativo.
Esta parceria destaca as implicações mais amplas para a indústria de tecnologia e a dinâmica competitiva entre as empresas de IA.
Sonar, uma ferramenta de qualidade de código, tem dificuldade em acompanhar a nova sintaxe das linguagens, causando frustração entre os desenvolvedores, especialmente com Kotlin.
Configuração padrão do Sonar frequentemente força alterações de código desnecessárias, e personalizar regras ou permitir exceções não é amigável ao usuário, especialmente sob prazos apertados.
Algumas sugestões de melhoria incluem papéis de usuário para substituições de regras com notificações para administradores, consenso de grupo para substituições e um tópico na comunidade para discutir questões relacionadas às regras.
Sonar, uma ferramenta de qualidade e segurança de código, está causando frustração para alguns usuários devido à extensa justificativa necessária para exceções, especialmente sob prazos apertados.
As principais questões decorrem de problemas organizacionais e de comunicação, não da ferramenta em si, com os usuários citando a perda de crédito de cobertura de código durante a refatoração e a necessidade de soluções alternativas.
Embora o Sonar seja benéfico para muitos, especialmente para engenheiros juniores e seniores, seu impacto nos tempos de compilação e a rigidez imposta pela gestão são críticas comuns.
Um novo editor epigenético foi desenvolvido para silenciar genes específicos, potencialmente prevenindo doenças ao direcionar genes individuais.
Genes notáveis na lista de George Church para knockout incluem MSTN para crescimento muscular magro, SCN9A para insensibilidade à dor e PCSK9 para baixa incidência de doenças coronarianas.
Embora promissora, a complexidade da terapia gênica é destacada, com alguns traços sendo poligênicos e exigindo a consideração de fatores ambientais.
Chef principal da EF Education-EasyPost, Owen Blandy, adaptou-se aos desafios demonstrando flexibilidade, uma característica fundamental no ciclismo profissional.
Equipes de ciclismo modernas investem em caminhões de comida personalizados, aplicativos de nutrição e planos de refeições baseados em dados, com a IA sendo usada para adaptar dietas para cada ciclista.
Equipes seguem um plano diário de cinco refeições focado em carboidratos e proteínas, com abastecimento durante o pedal incluindo barras energéticas, géis e alimentos tradicionais como bolinhos de arroz.
Os times de ciclismo profissional evoluíram significativamente sua abordagem à nutrição, enfatizando refeições simples, levemente temperadas com ervas frescas e cítricos.
Os ciclistas usam dispositivos de monitoramento de glicose durante o treinamento para otimizar a nutrição, embora esses dispositivos sejam proibidos durante as corridas, destacando a importância da nutrição personalizada.
Equipes enfrentam desafios logísticos, como obter gelo suficiente e gerenciar meticulosamente as dietas para prevenir problemas como cãibras, enquanto o doping continua sendo uma preocupação, mas é menos prevalente devido a testes rigorosos e monitoramento.
A senior full-stack web software engineer com 10 anos de experiência está buscando conselhos sobre a transição para um cargo profissional em IA.
A pessoa tem uma base sólida em programação, matemática e ciência da computação, mas prevê começar do zero em algumas áreas de IA.
As pessoas têm aprendido por conta própria sobre IA, aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo, e estão buscando insights de outras pessoas que fizeram uma mudança de carreira semelhante.
Muitos profissionais fizeram a transição com sucesso de funções de desenvolvimento web para papéis em IA/ML, frequentemente aproveitando habilidades existentes e aprendendo novas através de cursos e autoestudo.
Principais estratégias incluem ingressar em equipes de IA como engenheiros de software, usar APIs de IA existentes e aprimorar gradualmente as técnicas de IA/ML.
Conselhos práticos incluem fazer cursos especializados como Fast AI, participar de projetos de código aberto em IA e construir um portfólio sólido para demonstrar capacidades em IA/ML.