Code Llama este un model de limbaj foarte avansat pentru codare, care poate genera cod optimizat, ceea ce a stârnit discuții despre potențialele sale aplicații și implicații pentru optimizarea codului și generarea de cereri de extracție.
Importanța înțelegerii numerelor prime în meseriile de inginerie software este dezbătută, în timp ce apar speculații cu privire la metodele de instruire și dimensiunea contextului lui Code Llama.
Discuțiile se referă la utilizarea GPU pentru a rula Code Llama la nivel local, cerințele hardware, instrumente și modele pentru optimizarea și îmbunătățirea codului. Există, de asemenea, o dezbatere între utilizarea modelelor open-source și accesarea modelelor de ultimă generație prin intermediul unui API REST.
Sunt dezbătute performanțele și licențierea unui model numit "Unnatural Code Llama", alături de impactul potențial al progreselor în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi securitatea locurilor de muncă și controlul uman.
Participanții își exprimă entuziasmul cu privire la modelele lingvistice care revoluționează industria, dar recunosc limitările, inclusiv preocupările legate de potențialul de umflare a performanțelor prin intermediul datelor de formare.
Code Llama este un model de limbaj mare (LLM) de ultimă generație, conceput special pentru sarcini de codare.
Acesta poate genera cod și limbaj natural despre cod pe baza unor solicitări.
Code Llama are trei modele: Code Llama (modelul de cod de bază), Code Llama - Python (specializat pentru Python) și Code Llama - Instruct (ajustat pentru instrucțiuni în limbaj natural).
În cadrul testelor de referință, Code Llama a depășit alte LLM-uri disponibile în mod public în ceea ce privește sarcinile de cod.
Suportă limbaje de programare populare și poate fi utilizat pentru completarea și depanarea codului.
Code Llama dispune de modele de diferite dimensiuni pentru a răspunde unor cerințe specifice de latență.
Aceasta are potențialul de a îmbunătăți fluxurile de lucru de codare și de a face codarea mai accesibilă pentru începători.
Code Llama este lansat sub o licență comunitară, iar utilizatorii trebuie să respecte politica de utilizare acceptabilă.
Modelul a fost supus unor evaluări de siguranță și au fost luate măsuri de precauție pentru a reduce riscurile.
Dezvoltatorii sunt încurajați să evalueze modelul folosind repere de evaluare specifice codurilor și să efectueze studii de siguranță.
Scopul este de a continua să dezvoltăm inteligența artificială generativă pentru codare prin valorificarea Llama 2 și prin inspirarea altora pentru a crea instrumente inovatoare.
Ghidul Hacker News specifică subiectele care i-ar interesa pe hackeri, excluzând politica, criminalitatea, sportul și celebritățile.
Titlurile nu trebuie să fie modificate, iar sursa originală trebuie să fie prezentată fără autopromovare.
În secțiunea de comentarii, se așteaptă ca utilizatorii să fie politicoși, să evite remarcile răutăcioase și să răspundă la argumente în loc să recurgă la insulte. Trebuie evitată folosirea majusculelor pentru a sublinia și insinuările de tip astroturfing. Reclamațiile privind propunerile nepotrivite ar trebui să fie semnalate, mai degrabă decât discutate în comentarii.
Hacker News (HN) este o platformă care discută diverse subiecte, inclusiv liniile directoare privind comentariile, comentariile goale pe Reddit și HN, practicile de moderare și comportamentul comunității.
Utilizatorii își exprimă frustrarea cu privire la marcarea și limitarea tarifelor pe HN, precum și cu privire la etica limitării tarifelor și a shadowbanning-ului.
Alte discuții pe HN implică rolul umorului, potențialele actualizări ale orientărilor privind trimiterea de linkuri, moderarea poveștilor politice și declinul poveștilor de "știri de afaceri".
Hugging Face, un startup de inteligență artificială, a obținut o finanțare de 235 de milioane de dolari din seria D, la care participă investitori notabili precum Salesforce și Nvidia.
Această rundă de finanțare a dublat evaluarea Hugging Face la 4,5 miliarde de dolari din mai 2022.
Hugging Face oferă găzduire și instrumente de dezvoltare a științei datelor, inclusiv un hub de depozit de coduri AI, modele și seturi de date, precum și aplicații web pentru aplicații bazate pe AI.
Compania oferă biblioteci și funcționalități cu plată, cum ar fi AutoTrain, Inference API și Infinity.
Fondurile strânse vor fi folosite de Hugging Face pentru a-și extinde sprijinul în domeniul cercetării, al întreprinderilor și al start-up-urilor.
Hugging Face, o platformă de găzduire a modelelor de inteligență artificială, a obținut recent o finanțare de 235 de milioane de dolari de la investitori precum Salesforce și Nvidia.
Planurile de viitor ale companiei includ monetizarea serviciilor sale, ceea ce a stârnit îngrijorări cu privire la riscurile pentru ecosistemul de inteligență artificială și la necesitatea de a reduce dependența de Hugging Face.
Sunt în curs de desfășurare discuții privind potențialele strategii de monetizare, comparații cu alte platforme și durabilitatea resurselor gratuite.
Există dezbateri în jurul modelului de afaceri de vânzare a AI/ML și confuzie cu privire la ofertele oferite de Hugging Face.
Compania intenționează să utilizeze finanțarea pentru a-și mări echipa și pentru a-și dezvolta în continuare platforma.
Autorul prezintă o metodă de ocolire a criptarea BitLocker pe un laptop Lenovo cu ajutorul unui analizor logic low-cost.
Se explică arhitectura BitLocker și stocarea cheii de criptare în TPM.
Este detaliat procesul de capturare și decodare a schimbului TPM pentru a prelua cheia de criptare, împreună cu limitările metodei și recomandările pentru îmbunătățirea securității.
Discuția se concentrează pe vulnerabilitățile și limitările criptării Bitlocker de la Microsoft pe laptopurile Lenovo.
Utilizatorii își exprimă îngrijorarea cu privire la securitatea TPM-urilor și la potențialul de atac.
Subiectele includ, de asemenea, setările implicite ale Bitlocker, importanța cheilor de recuperare a copiilor de rezervă și posibilitatea de interceptare a cheilor de criptare.
Sunt menționate și alte sisteme de criptare, cum ar fi fTPM și LUKS.
Discuțiile se referă la metodele de procesare și decodare a semnalelor, precum și la limitările utilizării unui TPM discret.
De asemenea, discuția se referă la criptarea bazată pe firmware a SSD-urilor, la certificările hardware și la cerințele TPM în sisteme de operare precum Windows 11.
Consorțiul Telomere-to-Telomere a reușit să secvențieze și să asambleze cu succes secvența completă a unui cromozom Y uman, adăugând noi secvențe și corectând erori.
Această realizare oferă o secvență de referință cuprinzătoare pentru toți cei 24 de cromozomi umani, contribuind la cercetarea genomică și la cunoașterea variației și evoluției genetice umane.
Studiul evidențiază importanța reprezentării exacte a complementului cromozomului sexual în genomurile de referință și dezvăluie diferențele și variațiile genomice între indivizi, contribuind la înțelegerea cromozomului Y uman și a diversității genetice.
Oamenii de știință au reușit să secvențieze cromozomul Y uman, avansând astfel înțelegerea noastră în domeniul geneticii umane și deschizând uși pentru cercetări viitoare.
Secvențierea tuturor celor 24 de cromozomi, inclusiv a cromozomului Y, va ajuta la studierea variațiilor genetice, a bolilor și a relației dintre acestea și trăsături.
În ciuda acestei realizări, înțelegerea geneticii umane rămâne complexă din cauza factorilor multipli care influențează trăsăturile și a provocărilor asociate cu cartografierea diferențelor genetice la trăsături specifice folosind învățarea automată.
Un absolvent de liceu a dezvoltat un serviciu de sincronizare pentru Obsidian.md, oferind o alternativă la serviciul oficial plătit.
Deși serviciul este încă în curs de dezvoltare și nu dispune de anumite caracteristici, acesta oferă o funcționalitate de sincronizare de bază.
Creatorul este conștient de potențialele încălcări ale termenilor de serviciu și este dispus să elimine depozitul dacă este necesar. Serviciul nu urmărește să concureze cu oferta oficială.
Utilizatorii își exprimă satisfacția și sprijinul pentru Obsidian, o aplicație de luat notițe, discutând diverse aspecte, cum ar fi serviciul de sincronizare, prețurile, interfața cu utilizatorul și opțiunile alternative.
CEO-ul Obsidian răspunde la feedback-ul utilizatorilor și anunță viitoarele îmbunătățiri ale aplicației.
Unii utilizatori sugerează open-sourcing Obsidian și menționează opțiuni alternative de sincronizare, în timp ce alții au opinii diferite cu privire la diferite aspecte ale funcțiilor aplicației.
Autorul povestește experiența sa de a porta cu succes FreeBSD pentru a rula pe Firecracker Virtual Machine Monitor.
În ciuda provocărilor cu care s-au confruntat, au reușit să le depășească și să facă progrese semnificative în optimizarea FreeBSD pentru a-și îmbunătăți timpul de pornire pe Firecracker.
Autorul menționează, de asemenea, planurile de viitor, inclusiv separarea suportului Xen și eventuala portare a lui Firecracker pentru a rula pe FreeBSD.
FreeBSD funcționează eficient și rapid pe platforma micro-VM Firecracker.
Firecracker oferă avantajele unei mașini complete și ale unui mediu de dezvoltare eficient.
Articolul explorează utilizarea gvisor și a hipervizoarelor, optimizarea nucleului Linux pentru ciclurile de viață scurte ale mașinilor virtuale și beneficiile tehnologiilor Lambda și Firecracker în comparație cu metodele tradiționale.
Tor a implementat o apărare proof-of-work (PoW) pentru serviciile onion pentru a preveni atacurile de tip DoS (denial of service).
Conexiunile clienților care intră în sistem trebuie să rezolve un puzzle, ceea ce dovedește autenticitatea acestora și descurajează atacatorii.
Mecanismul PoW prioritizează traficul autentic și face ca atacurile la scară largă să nu fie practice, sporind securitatea și fiabilitatea rețelei Tor.
Dezbaterea se concentrează pe utilizarea Proof of Work (PoW) în rețeaua Tor pentru a proteja serviciile de ceapă de atacuri.
Se discută despre preocupările legate de mediu, despre anonimat și despre soluții potențiale, cum ar fi dovezile de lucru legate de identitate ale CPU.
Explorarea posibilității de a utiliza Tor ca rețea de livrare de conținut și de a utiliza algoritmi PoW pentru a proteja site-urile web.