Нобелевская премия по химии 2024 года была присуждена Дэвиду Бейкеру за его работу в области вычислительного дизайна белков и Демису Хассабису и Джону М. Джамперу за их разработку AlphaFold2, модели ИИ для предсказания структуры белков. Эти достижения имеют значительные научные последствия, такие как помощь в понимании устойчивости к антибиотикам и разработка ферментов для разложения пластика. Премия разделена: Бейкер получает половину, а Хассабис и Джампер делят оставшуюся половину.
Нобелевская премия по химии была присуждена за достижения в области вычислительного дизайна белков и предсказания структуры белков, подчеркивая влияние AlphaFold. Быстрое предсказание структуры белков AlphaFold сравнивается с прошлыми прорывами, такими как CRISPR, хотя у него есть ограничения, например, не полное решение проблемы сворачивания белков. Премия также признает вклад Дэвида Бейкера с Rosetta, подчеркивая развивающийся характер научного признания и роль ИИ в исследованиях.
Жюри установило, что компания Cognizant дискриминировала сотрудников, не являющихся индийцами, отдавая предпочтение индийским работникам с визами H-1B, что привело к обвинениям в несправедливом обращении и увольнении.
Компания Cognizant намерена обжаловать вердикт, утверждая свою приверженность разнообразию и недискриминации, несмотря на рекомендацию жюри о взыскании штрафных убытков.
Дело подчеркивает обеспокоенность по поводу процесса получения визы H-1B, включая обвинения в получении виз для несуществующих рабочих мест, что может поставить в невыгодное положение американских работников.
Компания Cognizant была признана виновной в дискриминации сотрудников, не являющихся индийцами, что вызвало обеспокоенность по поводу культурных предвзятостей и динамики на рабочем месте.
Обсуждение исследует, как культурные различия, такие как коллективизм против индивидуализма, могут влиять на управленческие решения и приводить к предвзятости.
Эта ситуация вызвала более широкую дискуссию о влиянии аутсорсинга, необходимости инклюзивности и проблемах интеграции разнообразных культурных условий в глобальные рабочие коллективы.
Пост исследует вычислительное представление времени, предполагая, что время — это продолжающееся вычисление вселенной, и из-за вычислительной необратимости мы не можем предсказать будущее или «перепрыгнуть» вперед во времени.
В тексте обсуждается, как наше восприятие времени как линейного связано с нашими вычислительными ограничениями, в то время как в фундаментальном смысле время может быть многопоточным, а наш опыт формируется ограниченным исследованием рулиада, концепции, представляющей запутанный предел всех вычислений.
Заключение бросает вызов традиционным концепциям, таким как путешествия во времени, согласовывая вычислительное представление времени со Вторым законом термодинамики, который утверждает, что энтропия, или беспорядок, имеет тенденцию увеличиваться со временем.
Стивен Вольфрам и Джулиан Барбур предполагают, что время является возникающим свойством, предлагая вселенную, которая в своей основе вне времени и содержит все возможные состояния.
Точка зрения Барбура заключается в том, что время возникает из статических геометрических отношений, тогда как Вольфрам приписывает его нашим вычислительным ограничениям в рамках вневременной вычислительной структуры.
Хотя оба теоретика согласны с тем, что реальность имеет вечную основу, идеи Вольфрама часто рассматриваются как спекулятивные и философские, не имеющие эмпирической поддержки, и связаны с такими концепциями, как этернализм и теории блочной вселенной.
Критика Htmx выявляет несколько проблем, включая проблематичное наследование свойств, которое является неявным и непоследовательным, что приводит к путанице и требует явных деклараций. Htmx сталкивается с трудностями при замене элементов DOM, хранении состояния и режиме очереди, что может привести к потере локального состояния браузера, ошибочному хранению состояния и неинтуитивной обработке запросов. Несмотря на проблемы интеграции с React, Htmx предлагает преимущества при использовании с серверными языками, потенциально устраняя необходимость в TypeScript, сериализации и GraphQL, с предложением переосуществить Htmx в React для решения этих проблем.
Критика Htmx сосредоточена на таких проблемах, как конфликты состояния на стороне клиента и сложность событий, которые могут быть проблематичными в более крупных проектах.
Обсуждение включает сравнения с React, подчеркивая продолжающиеся дебаты о сложности фронтенда и пригодности различных инструментов.
Несмотря на критику, Htmx ценится за свою простоту и эффективность в выполнении конкретных задач, подчеркивая важность выбора подходящего инструмента для каждого проекта.
Статья «Addition is All You Need for Energy-efficient Language Models» представляет алгоритм L-Mul, который использует сложение целых чисел для аппроксимации умножения с плавающей запятой, снижая затраты на вычисления и энергию. L-Mul достигает более высокой точности, чем умножение с плавающей запятой в 8 бит, и может снизить затраты на энергию до 95% для покомпонентных умножений тензоров и на 80% для скалярных произведений. Тестирование на различных задачах показало, что L-Mul сохраняет точность, сопоставимую с традиционными методами, что делает его жизнеспособной заменой в трансформерных моделях.
Обсуждение сосредоточено на повышении энергоэффективности языковых моделей путем использования арифметики с фиксированной точкой и целочисленных операций, которые более эффективны, чем вычисления с плавающей запятой, особенно в системах, не имеющих блоков вычислений с плавающей запятой.
Существует интерес к архитектурам нейронных сетей, основанным на сложении, для дальнейшего снижения энергозатрат, хотя остаются опасения по поводу практичности и точности по сравнению со стандартами плавающей запятой IEEE 754.
Дебаты включают компромиссы между точностью и производительностью в различных вычислительных средах, с предположениями о том, как крупные компании, такие как Nvidia, могут повлиять на направления исследований в области ИИ, потенциально ограничивая изучение эффективных вычислительных методов.
«Практики надежного проектирования программного обеспечения» от kqr представляет восемь основных практик для разработки надежного программного обеспечения, с акцентом на создание быстрого кэша в памяти. - Ключевые практики включают использование готовых решений, таких как Redis, приоритизацию стоимости и надежности над функциями, и быстрое развертывание минимальных функций, чтобы понять, что необходимо. - Дополнительные практики включают использование простых структур данных, раннее резервирование ресурсов, установку максимальных значений для предотвращения проблем с производительностью, упрощение тестирования и встраивание счетчиков производительности для отслеживания поведения системы.»
Избыточность, или наличие нескольких независимых путей к успеху, является ключевым фактором для создания надежных программных систем, как это демонстрируют системы, такие как Google Search и RAID 5. Хотя избыточность повышает надежность, она также может вводить сложность и неэффективность, особенно в современных системах, где сбои часто возникают из-за взаимодействий между компонентами, а не из-за отказов отдельных компонентов. Балансировка эффективности и надежности является важной задачей, и реальные примеры показывают, что чрезмерная оптимизация может привести к хрупкости системы; таким образом, использование хорошо понятных, простых подсистем и регулярное обслуживание являются ключом к достижению надежности.
Словари (dicts) в Python являются изменяемыми и непрозрачными, что может усложнить поддержку и расширение кода. Рекомендуется преобразовывать словари в структурированные модели данных с использованием таких инструментов, как dataclasses или Pydantic, для лучшего управления кодом. Для устаревшего кода можно использовать TypedDicts для добавления структуры, а аннотации Mapping предлагаются для хранилищ ключ-значение, чтобы предотвратить технический долг.
Пост подчеркивает использование объектов значений, таких как dataclasses, для обработки данных на ранних этапах разработки, чтобы обеспечить четкие определения данных и избежать необязательных полей. Он предлагает, что хотя словари полезны для динамических данных, их чрезмерное использование может привести к неаккуратному коду, и для известных данных следует использовать структурированные типы, чтобы улучшить ясность кода и уменьшить количество ошибок. Python предоставляет инструменты, такие как dataclasses, TypedDict и Pydantic, для облегчения лучшей обработки данных, способствуя чистому и эффективному коду.
США рассматривают возможность исторического антимонопольного дела, чтобы потенциально разделить Google, нацелившись на его доминирование в секторах поиска и рекламы.
Этот случай может установить прецедент для будущих регулирующих действий против крупных технологических компаний, отражая обеспокоенность по поводу подавления конкуренции и инноваций.
Дебаты подчеркивают напряженность между стимулированием рыночной конкуренции и сохранением преимуществ, предоставляемых крупными технологическими компаниями, такими как Google, включая такие сервисы, как Android и YouTube.
Менеджер туннелей Boring — это легковесный инструмент командной строки для управления SSH (Secure Shell) туннелями, поддерживающий как локальные, так и удаленные подключения.
Пользователи настраивают туннели, используя файл TOML (очевидный, минимальный язык Тома), с возможностями указания таких деталей, как хост, пользователь и порт.
Инструмент совместим с macOS и Linux и предлагает такие функции, как автоматическое переподключение и интеграция с ssh-agent для безопасной аутентификации.
Новый менеджер SSH-туннелей был разработан с использованием языка программирования Go и доступен на GitHub, демонстрируя простоту встраивания SSH-серверов в приложения с помощью библиотек Go.
Несмотря на удобство использования библиотек SSH в Go, нерешенные проблемы привели к использованию сторонних решений, которые этот проект стремится устранить.
Будущие улучшения могут включать поддержку Windows и мультиплексирование SSH, при этом проект уже получает положительные отзывы и открыт для предложений по дальнейшему совершенствованию.
Германия ослабила свои правила использования апострофов для обозначения принадлежности, разрешив формы типа "Rosi's Bar", что традиционно не считалось правильным в немецком языке. Совет по немецкой орфографии теперь разрешает использование апострофа для отделения генитивного 's' в собственных именах, что вызвало дебаты о влиянии английского языка на немецкий. Это изменение привело к обсуждениям международных влияний на немецкий язык, при этом некоторые выступают за немецкие альтернативы английским терминам.
Немцы обсуждают влияние английского языка на свой язык, сосредотачиваясь на одобрении «апострофа идиота» в определенных контекстах, таких как названия компаний, но не личные вещи.
Это обсуждение подчеркивает напряжение между эволюцией языка и его сохранением, с разными мнениями о том, должен ли язык адаптироваться органично или сохранять культурную идентичность.
Дебаты также отражают более широкое глобальное влияние английского языка и трудности в поддержании языковых стандартов.
LibreDrive — это режим для оптических дисководов, который позволяет прямой доступ к данным без ограничений прошивки, обеспечивая возможность чтения UHD-дисков и обход аннулирования хоста AACS.
Он использует расширение прошивки, хранящееся в энергозависимой памяти, что гарантирует отсутствие следов после выключения питания, и поддерживается библиотекой с открытым исходным кодом LibDriveIO.
Этот подход позволяет использовать универсальные инструменты, которые не зависят от конкретных моделей дисков или версий прошивки, что повышает совместимость с программным обеспечением, таким как MakeMKV.
LibreDrive, часть библиотеки LibDriveIO, была анонсирована в 2019 году, но ее исходный код не был опубликован, что вызвало предположения о возможном выпуске после выхода создателя на пенсию.
MakeMKV — это связанный инструмент, который преобразует Blu-ray диски (BD) и DVD в файлы MKV, предлагая интерфейс командной строки (CLI) для автоматизации, хотя некоторые пользователи предпочитают MP4 для более широкой совместимости.
Обсуждения вокруг LibreDrive и MakeMKV включают в себя проблемы с управлением цифровыми правами (DRM) и региональными ограничениями, при этом пользователи находят обходные пути, в то время как сохраняются юридические опасения по поводу нарушений DMCA.
PEP 760, предложенный Пабло Галиндо Сальгадо и Бреттом Кэнноном, предлагает запретить использование пустых except: блоков в Python для повышения точности обработки ошибок. - Предложение направлено на предотвращение широкого перехвата исключений, который может скрывать значительные ошибки, требуя указания явных типов исключений. - PEP побуждает разработчиков применять более точные практики обработки ошибок, с дополнительной информацией о депрекации, инструментах и отклоненных идеях.
PEP 760 предлагает запретить использование пустых except: блоков в Python, которые в настоящее время перехватывают все исключения, включая критические, такие как завершение работы системы и прерывания с клавиатуры.
Критики утверждают, что это изменение может нарушить существующий код, требуя от пользователей обновления или исправления зависимостей, что может быть обременительным для случайных пользователей Python.
Предложение вызвало дебаты о обратной совместимости и ее влиянии на экосистему Python, причем некоторые предполагают, что это должно быть правилом линтера, а не изменением языка.
Intel Lunar Lake представляет архитектуру графики Xe2, значительно повышая эффективность и производительность интегрированных графических процессоров в тонких и легких ноутбуках. Архитектура Xe2 включает восемь ядер Xe, разделенных на два рендерных блока, с улучшениями в кэшировании, векторных движках и возможностях трассировки лучей, демонстрируя заметные приросты производительности по сравнению с предшественником, Meteor Lake. Стратегия Intel подчеркивает эффективность и оптимизацию энергопотребления, используя больше кэша для уменьшения доступа к DRAM, и предварительно показывает предстоящие дискретные графические процессоры Battlemage, указывая на сильный акцент на продвижении производительности графических процессоров.
Архитектура Xe2 от Intel дебютирует с интегрированным графическим процессором (iGPU) Lunar Lake, стремясь унифицировать графику в своей продуктовой линейке и выйти на рынок дискретных графических процессоров.
Поддержка Linux и управление питанием для Xe2 все еще находятся в стадии разработки, в то время как сообщество с открытым исходным кодом продолжает улучшать виртуализацию графики Xe1 SR-IOV.
Обсуждения подчеркивают внимание Intel к новой аппаратной и драйверной архитектуре, с участием сообщества, и затрагивают кодирование/декодирование видео, сравнивая качество и скорость аппаратного и программного кодирования.
Статья представляет собой геометрический мысленный эксперимент, иллюстрирующий удивительные свойства многомерных фигур, начиная с 2D-квадрата и переходя к более высоким измерениям. Она показывает, что в более высоких измерениях центральная сфера (или n-шар) может выходить за пределы окружающей формы, бросая вызов интуитивным ожиданиям о пространстве и объеме. Обсуждение включает математические свойства n-шаров, демонстрируя, что по мере увеличения измерений пространство вокруг них растет быстрее, чем сами n-шары, что подтверждается интерактивными визуализациями и дальнейшим анализом.
Пост исследует геометрию высоких измерений, сосредотачиваясь на том, как n-шары (сферы в n-мерном пространстве) остаются симметричными, в то время как n-кубы (кубы в n-мерном пространстве) становятся «колючими» по мере увеличения измерений.
Это подчеркивает, что в измерениях n≥10 центр n-шара может выходить за пределы границ n-куба, иллюстрируя сложности более высоких измерений.
Обсуждение включает комментарии пользователей и ссылки на «проклятие размерности», при этом пользователи выражают восхищение геометрическими анимациями и мысленными экспериментами.