Antithesis, un startup care a petrecut mai bine de cinci ani în modul invizibil, a dezvoltat o platformă pentru testarea autonomă deterministă a software-ului.
Tehnologia a fost dezvoltată inițial în timp ce construiau compania lor anterioară, FoundationDB, o bază de date distribuită cu tranzacții ACID.
Antithesis a încheiat parteneriate cu organizații precum MongoDB și Fundația Ethereum pentru a aduce această capacitate de testare și altor companii și își propune să reducă timpul de la introducerea unui bug până la descoperirea acestuia, testând în mod continuu construcțiile de software.
Conversația abordează mai multe subiecte din domeniul dezvoltării de software, cum ar fi "inginerii 10x", provocările legate de măsurarea productivității și importanța experienței timpurii de programare.
De asemenea, se discută impactul potențial al unor instrumente precum Antithesis asupra testării software și se explorează conceptele de determinism și de detectare a erorilor în dezvoltarea software.
Discuția acoperă o gamă largă de subiecte legate de modelele de inteligență artificială, inclusiv cascada stabilă, cerințele VRAM și compararea performanțelor diferitelor modele.
De asemenea, sunt discutate aspecte juridice privind licențele software și limitările în generarea imaginilor.
Sunt explorate aplicațiile practice, sursele de date de instruire și potențiala dezvoltare a unui codec video rapid bazat pe inteligență artificială.
Fly.io, un nou furnizor de cloud public, oferă acum GPU pentru sarcinile de lucru AI, permițând procesarea mai rapidă a sarcinilor AI.
Aceștia furnizează GPU de nivel industrial care pot fi atașate la aplicații și oferă infrastructură GPU în mai multe regiuni din întreaga lume.
Utilizatorii își pot scala utilizarea GPU în funcție de cerere și pot plăti pentru timpul petrecut pe GPU doar atunci când este necesar, cu reduceri disponibile pentru instanțe rezervate și gazde dedicate.
Autorul descrie eforturile sale de a deschide și de a converti propunerea originală din 1990 a lui Tim Berners-Lee privind World Wide Web, confruntându-se cu probleme de formatare și cu diagrame lipsă atunci când a folosit un software diferit.
Aceștia emulează un Macintosh din 1990 pentru a vizualiza documentul și a face ajustări pentru a-l alinia cu originalul, apoi încarcă versiunea modificată pe GitHub pentru conservare.
Blogul discută, de asemenea, despre statutul inactiv al proiectului StarOffice și despre confuzia pe care o creează cu LibreOffice, precum și despre diverse subiecte precum calculatoarele de epocă, jocurile retro și reînvierea site-urilor vechi.
Andrej Karpathy, un cunoscut cercetător în domeniul inteligenței artificiale, a părăsit OpenAI, ceea ce ridică semne de întrebare cu privire la impactul asupra resurselor educaționale ale OpenAI.
OpenAI lucrează la GPT-4, un nou model de limbaj de inteligență artificială, cu discuții despre limitele și potențialul unor astfel de modele.
Există scepticism față de OpenAI's ChatGPT și față de ideea de a avea tehnocrați în poziții guvernamentale.
Contribuțiile lui Karpathy la inteligența artificială și provocările cu care se confruntă companii precum Xerox sunt menționate pe scurt.
De asemenea, sunt discutate tehnologia Lidar și comparațiile dintre Tesla și Mercedes în ceea ce privește capacitățile de conducere autonomă.
OpenAI testează o funcție de memorie pentru ChatGPT, care permite inteligenței artificiale să își amintească informații din conversațiile anterioare.
Utilizatorii au posibilitatea de a controla memoria ChatGPT și pot alege să o activeze sau să o dezactiveze după cum este necesar.
Funcția de memorie este concepută pentru a îmbunătăți conversațiile viitoare, permițând ChatGPT să rețină detalii importante, iar această caracteristică este extinsă la alte modele GPT pentru a personaliza recomandările pe baza preferințelor utilizatorului.
Discuția se concentrează pe diferite aspecte ale ChatGPT de la OpenAI, inclusiv caracteristicile, capacitățile și limitările sale.
Utilizatorii își împărtășesc experiențele, frustrările și sugestiile pentru îmbunătățiri.
Subiectele de discuție includ instrumentul "bio", modelele bazate pe memorie, codarea leneșă, generarea de coduri, prejudecata și reținerea cunoștințelor, funcționalitatea de căutare, organizarea și memoria în conversații și utilizarea ChatGPT pentru diferite sarcini.
Tutorialul acoperă diferite tehnici de centrare a elementelor în CSS, cum ar fi marjele automate, fit-content, margin-inline, Flexbox, layout poziționat și CSS Grid.
Aceasta evidențiază utilizarea proprietăților logice pentru internaționalizare și oferă exemple și considerații pentru fiecare metodă.
Articolul subliniază importanța unei bune înțelegeri a CSS și încurajează cititorii să urmeze un curs complet de CSS.
Articolul și discuția se învârt în jurul dificultăților și frustrărilor legate de centrarea elementelor în CSS.
Unii participanți susțin că CSS oferă modalități de a obține centrarea, în timp ce alții se declară nemulțumiți de complexitatea și limitările sale.
Conversația abordează, de asemenea, compatibilitatea browserelor, tehnologiile în evoluție în dezvoltarea web și avantajele platformei web în ceea ce privește designul și compatibilitatea.
Persoanele care nu au cunoștințe tehnice pot aduce contribuții valoroase la proiectele open-source prin sarcini precum documentația, localizarea, marketingul, testarea și gestionarea comunității.
Aceste contribuții care nu țin de cod sunt esențiale pentru succesul proiectelor open-source, deoarece ajută utilizatorii să înțeleagă și să utilizeze codul.
Articolul evidențiază oportunitățile de participare la open source pentru persoane de toate nivelurile de calificare și explică modul în care contribuțiile care nu țin de cod pot fi benefice pentru cariera profesională. De asemenea, articolul oferă sfaturi pentru mentenanți cu privire la modul de încurajare și apreciere a contribuitorilor non-cod.
Contribuțiile care nu țin de cod, în special documentația, joacă un rol crucial în succesul și dezvoltarea proiectelor open source.
Implicarea persoanelor care nu au cunoștințe tehnice și impactul contribuitorilor care nu sunt dezvoltatori sunt factori importanți în dinamica proiectului.
Implicarea activă a celor care nu sunt programatori în proiecte precum Mastodon poate conduce la creșterea și succesul acestora.
Textul oferă rezumate ale fragmentelor de cod și ale stilurilor găsite în paginile web, acoperind subiecte precum stiluri, fundaluri, JavaScript, cookie-uri și manipularea URL-urilor.
Oferă informații privind activarea caracteristicilor și funcționalităților pe paginile web.
Se face referire la istoria paginilor web și la modul de manipulare a URL-urilor.
Articolul "Stăpânirea programării" primește un feedback pozitiv pentru perspectivele sale privind obiceiurile eficiente de programare, inclusiv provocările legate de evoluția argoului și simplificarea conceptelor complexe.
Sunt discutate sugestiile lui Kent Beck și eșecul sistemului Chrysler Comprehensive Compensation System (C3) în legătură cu principiile Extreme Programming (XP).
Conversația evaluează, de asemenea, succesele și eșecurile practicilor XP și ale metodologiei Agile, precum și conceptul de "You Ain't Gonna Need It" (YAGNI) și credibilitatea lui Kent Beck și Bob Martin ca ingineri software.
Scrisul de mână are un impact semnificativ asupra conectivității cerebrale, deoarece implică mai multă activitate cerebrală și zone mai mari ale creierului în comparație cu dactilografierea.
Înregistrările EEG au fost folosite pentru a analiza activitatea cerebrală în timpul sarcinilor de scriere și de dactilografiere.
Studiul evidențiază importanța practicării scrisului de mână într-un mediu de învățare și concluzionează că acesta nu ar trebui să fie înlocuit cu scrisul la mașină în educație.
Comunitatea Hacker News este implicată într-o dezbatere aprinsă despre eficiența scrisului de mână față de dactilografiere pentru reținerea informațiilor.
Argumentele de ambele părți ale discuției sugerează că dactilografierea este mai eficientă, în timp ce scrisul de mână ajută la absorbție și retenție.
Preferințele personale, cerințele organizaționale și obiectivele de învățare sunt factori care influențează alegerea între scrierea și dactilografierea notelor.
Nvidia a lansat o versiune timpurie a Chat with RTX, un chatbot cu inteligență artificială care poate rula pe PC-ul unui utilizator.
Robotul de chat este capabil să analizeze videoclipuri de pe YouTube, să caute documente locale și să rezume informații.
Deși există unele erori și limitări, aplicația are potențial pentru cercetarea și analiza datelor, oferind o alternativă la chatbots bazate pe cloud pentru analiza fișierelor personale.
Nvidia a creat un chatbot de inteligență artificială numit Chat with RTX, care funcționează la nivel local pe PC-ul unui utilizator, pentru timpi de răspuns mai rapizi.
Robotul de chat servește drept demonstrație tehnică pentru TensorRT-LLM, un cadru care optimizează timpul de inferență pentru LLM-uri pe plăcile Nvidia.
Utilizatorii compară Chat with RTX cu Dr. Sbaitso, o aplicație de psiholog cu inteligență artificială din anii '90, și discută despre limitările primei tehnologii de inteligență artificială.
Discuțiile se axează pe nostalgia cadrelor de actualizare a software-ului, cum ar fi Sparkle pentru macOS, și pe dorința de a avea o experiență de utilizare mai raționalizată în software-ul nativ descărcabil.
Sunt menționate, de asemenea, Adium, Homebrew și procesele alternative de actualizare pentru Windows.
Conversația se referă, de asemenea, la declinul software-ului care oferă o singură interfață pentru mai multe rețele de chat și la potențialul lui Matrix ca platformă federată.
Companiile de aplicații de întâlniri, precum Match Group și Bumble, se confruntă cu provocări pe măsură ce prețul acțiunilor lor scade și se luptă să atragă utilizatorii din generația Z.
Modelul de afaceri al aplicațiilor de dating se confruntă cu un paradox, deoarece succesul lor se bazează pe faptul că utilizatorii găsesc dragostea și părăsesc aplicația, în timp ce scopul lor este de a face bani de pe urma utilizatorilor.
Unii utilizatori susțin că aplicațiile de dating s-au înrăutățit, deoarece acestea acordă prioritate câștigului de bani în detrimentul găsirii de parteneri, posibil din cauza strategiilor monopoliste și a selecției adverse de pe piață.
Printre soluțiile potențiale de îmbunătățire a experienței utilizatorilor se numără furnizarea de mai multe informații pentru utilizatori și punerea în aplicare a unor sisteme de rating.
Conversația acoperă o gamă largă de subiecte legate de aplicațiile de dating, inclusiv provocări, transparență, respingere și dorința de a avea experiențe spontane.
Acesta explorează dezbaterile privind atractivitatea, partenerii de inteligență artificială, implicarea utilizatorilor și declinul întâlnirilor.
Sunt discutate limitările și dezavantajele aplicațiilor de dating, precum și potențialele soluții, cum ar fi reglementarea sau sistemele non-profit.