Code Llama - это высокотехнологичная языковая модель для кодирования, способная генерировать оптимизированный код, что вызвало дискуссии о возможностях ее применения и последствиях для оптимизации кода и генерации запросов на выгрузку.
Обсуждается важность понимания простых чисел при работе в области программной инженерии, а также высказываются предположения о методах обучения и размере контекста Code Llama.
Обсуждаются вопросы использования GPU для лока льной работы Code Llama, требования к оборудованию, инструменты и модели для оптимизации и улучшения кода. Также обсуждаются вопросы использования моделей с открытым исходным кодом и доступа к современным моделям через REST API.
Обсуждаются производительность и лицензирование модели под названием "Unnatural Code Llama", а также потенциальные последствия развития искусственного интеллекта, такие как гарантия занятости и контроль со стороны человека.
Участники выражают воодушевление по поводу революционных изменений в языковых моделях, но признают их недостатки, в том числе опасения по поводу потенциального завышения эффективности с помощью обучающих данных.
Code Llama - это передовая большая языковая модель (LLM), специально разработанная для задач кодирования.
Он может генерировать код и естественный язык о коде на основе подсказок.
Code Llama имеет три модели: Code Llama (базовая модель кода), Code Llama - Python (специализированная для Python) и Code Llama - Instruct (тонкая настройка для инструкций на естественном языке).
В ходе эталонного тестирования Code Llama превзошла другие общедоступные LLM в решении задач, связанных с кодом.
Он поддерживает популярные языки программирования и может использоваться для завершения и отладки кода.
Code Llama имеет различные типоразмеры моделей для удовлетворения конкретных требований к латентности.
Она способна улучшить рабочие процессы кодирования и сделать кодирование более доступным для начинающих.
Code Llama выпускается под лицензией сообщества, и пользователи должны придерживаться политики приемлемого использования.
Модель прошла оценку безопасности, и были приняты меры по снижению рисков.
Разработчикам предлагается оценить модель с помощью эталонов оценки, характерных для конкретного кода, и провести исследования безопасности.
Цель - продолжить развитие генеративного ИИ для кодирования, используя Llama 2 и вдохновляя других на создание инновационных инструментов.
В руководстве Hacker News указаны темы, которые могут заинтересовать хакеров, исключая политику, криминал, спорт и знаменитостей.
Заголовки не должны быть изменены, а первоисточник должен быть представлен без саморекламы.
В разделе комментариев пользователи должны быть вежливыми, избегать язвительности, отвечать на аргументы, а не прибегать к обзывательствам. Следует избегать использования заглавных букв для выделения и инсинуаций в духе "астротурфизма". Жалобы на неподобающие материалы следует отмечать, а не обсуждать в комментариях.
Hacker News (HN) - это платформа, на которой обсуждаются различные темы, включая правила комментирования, пустые комментарии на Reddit и HN, методы модерации и поведение сообщества.
Пользователи выражают недовольство флагом и ограничением скорости на HN, а также этикой ограничения скорости и shadowbanning.
Другие дискуссии на HN касаются роли юмора, потенциальных изменений в правилах предоставления ссылок, модерации политических материалов и сокращения количества "бизнес-новостей".
Компания Hugging Face, специализирующаяся на разработке искусственного интеллекта, привлекла 235 млн. долл. в рамках серии D финансирования, в которой приняли участие такие известные инвесторы, как Salesforce и Nvidia.
Раунд финансирования удвоил оценку компании Hugging Face до 4,5 млрд. долл. с мая 2022 года.
Компания Hugging Face предлагает хостинг и средства разработки для науки о данных, включая концентратор репозитория кода ИИ, моделей и наборов данных, а также веб-приложения для работы с приложениями, использующими ИИ.
Компания предоставляет библиотеки и платные функциональные возможности, такие как AutoTrain, Inference API и Infinity.
Полученные средства будут использованы компанией Hugging Face для расширения поддержки исследований, предприятий и стартапов.
Hugging Face, платформа для размещения моделей искусственного интеллекта, недавно привлекла 235 млн. долл. финансирования от инвесторов, включая Salesforce и Nvidia.
В дальнейшие планы компании входит монетизация своих услуг, что вызвало опасения по поводу рисков для экосистемы ИИ и необходимости снижения зависимости от Hugging Face.
В настоящее время обсуждаются возможные стратегии монетизации, сравнения с другими платформами и устойчивость бесплатных ресурсов.
Существуют споры вокруг бизнес-модели продажи AI/ML и путаница в предложениях, предоставляемых компанией Hugging Face.
Компания намерена использовать полученные средства для расширения команды и дальнейшего развития своей платформы.
Представлен метод обхода шифрования BitLocker на ноутбуке Lenovo с помощью недорогого логического анализатора.
Объясняется архитектура BitLocker и хранение ключа шифрования в TPM.
Подробно описывается процесс перехвата и декодирования обмена TPM для получения ключа шифрования, а также ограничения метода и рекомендации по повышению безопасности.
В центре обсуждения - уязвимости и ограничения шифрования Bitlocker от Microsoft на ноутбуках Lenovo.
Пользователи высказывают опасения по поводу безопасности TPM и возможности атак.
Также рассматриваются настройки Bitlocker по умолчанию, важность ключей восстановления резервных копий и возможность перехвата ключей шифрования.
Упоминаются и другие системы шифрования, такие как fTPM и LUKS.
Обсуждаются методы обработки и декодирования сигналов, а также ограничения, связанные с использованием дискретных ТПМ.
В беседе также обсуждаются вопросы шифрования на основе микропрограммного обеспечения SSD, сертификации оборудования и требований к TPM в операционных системах, таких как Windows 11.
Консорциум Telomere-to-Telomere успешно секвенировал и собрал полную последовательность Y-хромосомы человека, добавив новые последовательности и исправив ошибки.
Это достижение позволило получить исчерпывающую референсную последовательность всех 24 хромосом человека, что способствовало проведению геномных исследований и пониманию генетической изменчивости и эволюции человека.
Исследование подчеркивает важность точного представления комплемента половой хромосомы в референсных геномах и выявляет геномные различия и вариации между индивидуумами, внося вклад в наше понимание Y-хромосомы человека и генетического разнообразия.
Ученым удалось провести секвенирование Y-хромосомы человека, что расширило наши представления о генетике человека и открыло двери для будущих исследований.
Секвенирование всех 24 хромосом, включая Y-хромосому, поможет в изучении генетических вариаций, болезней и их связи с признаками.
Несмотря на эти достижения, понимание генетики человека остается сложным из-за множества факторов, влияющих на признаки, и проблем, связанных с сопоставлением генетических различий с конкретными признаками с помощью машинного обучения.
Выпускник средней школы разработал сервис синхронизации для Obsidian.md, представляющий собой альтернативу официальному платному сервису.
Несмотря на то, что сервис находится в стадии разработки и не обладает некоторыми возможностями, он предлагает базовые функции синхронизации.
Создатель осведомлен о возможных нарушениях условий предоставления услуг и готов удалить репозиторий в случае необходимости. Сервис не направлен на конкуренцию с официальным предложением.
Пользователи выражают удовлетворение и поддержку Obsidian, приложения для ведения заметок, обсуждая различные аспекты, такие как служба синхронизации, цены, пользовательский интерфейс и альтернативные варианты.
Генеральный директор компании Obsidian отвечает на отзывы пользователей и сообщает о предстоящих улучшениях в приложении.
Некоторые пользователи предлагают открыть доступ к Obsidian и упоминают альтернативные варианты синхронизации, в то время как другие высказывают разные мнения по поводу различных аспектов работы приложения.
Автор рассказывает о своем опыте успешного портирования FreeBSD для работы под управлением монитора виртуальной машины Firecracker.
Несмотря на трудности, им удалось преодолеть их и добиться значительного прогресса в оптимизации FreeBSD для улучшения времени ее загрузки на Firecracker.
Автор также упоминает о планах на будущее, в том числе об отделении поддержки Xen и возможном портировании Firecracker для работы на FreeBSD.
FreeBSD эффективно и быстро работает на платформе микро-ВМ Firecracker.
Firecracker обладает преимуществами законченной машины и эффективной среды разработки.
В статье рассматриваются вопросы использования gvisor и гипервизоров, оптимизации ядра Linux для коротких жизненных циклов ВМ, а также преимущества таких технологий, как Lambda и Firecracker, по сравнению с традиционными методами.