Code Llama je vysoko pokročilý model jazyka na kódovanie, ktorý dokáže generovať optimalizovaný kód, čo vyvolalo diskusie o jeho potenciálnych aplikáciách a dôsledkoch pre optimalizáciu kódu a generovanie žiadostí o stiahnutie.
Diskutuje sa o význame pochopenia prvočísel v práci softvérového inžiniera, pričom sa objavujú špekulácie o tréningových metódach a veľkosti kontextu Code Llama.
Diskusie sa týkajú používania GPU na lokálne spúšťanie programu Code Llama, hardvérových požiadaviek, nástrojov a modelov na optimalizáciu a zlepšovanie kódu. Diskutuje sa aj o používaní modelov s otvoreným zdrojovým kódom v porovnaní s prístupom k najmodernejším modelom prostredníctvom rozhrania REST API.
Diskutuje sa o výkonnosti a licencovaní modelu s názvom "Unnatural Code Llama", ako aj o potenciálnych vplyvoch pokroku v oblasti umelej inteligencie, napríklad o bezpečnosti práce a ľudskej kontrole.
Účastníci vyjadrujú nadšenie z toho, že jazykové modely prinášajú revolúciu v odvetví, ale uznávajú obmedzenia vrátane obáv z možného nadhodnotenia výkonu prostredníctvom tréningových údajov.
Code Llama je špičkový veľký jazykový model (LLM) špeciálne navrhnutý na kódovacie úlohy.
Dokáže generovať kód a prirodzený jazyk o kóde na základe výziev.
Code Llama má tri modely: Code Llama (základný model kódu), Code Llama - Python (špecializovaný pre Python) a Code Llama - Instruct (vyladený pre inštrukcie v prirodzenom jazyku).
V porovnávacom testovaní dosiahol Code Llama lepšie výsledky ako iné verejne dostupné LLM v úlohách s kódom.
Podporuje populárne programovacie jazyky a možno ho použiť na dokončovanie kódu a ladenie.
Code Llama má rôzne veľkosti modelov, ktoré vyhovujú špecifickým požiadavkám na latenciu.
Má potenciál zlepšiť pracovné postupy pri kódovaní a sprístupniť kódovanie aj začiatočníkom.
Code Llama je uvoľnený pod komunitnou licenciou a používatelia musia dodržiavať zásady prijateľného používania.
Model prešiel bezpečnostným hodnotením a boli prijaté opatrenia na zmiernenie rizík.
Vývojárom sa odporúča, aby model vyhodnotili pomocou hodnotiacich kritérií špecifických pre daný kód a vykonali bezpečnostné štúdie.
Cieľom je pokračovať vo vývoji generatívnej umelej inteligencie pre kódovanie s využitím aplikácie Llama 2 a inšpirovať ostatných k vytváraniu inovatívnych nástrojov.
V usmerneniach Hacker News sú uvedené témy, ktoré by mohli hackerov zaujímať, s výnimkou politiky, kriminality, športu a celebrít.
Názvy by sa nemali meniť a pôvodný zdroj by sa mal predložiť bez vlastnej propagácie.
V sekcii komentárov sa od používateľov očakáva, že budú slušní, vyhnú sa chytľavosti a budú reagovať na argumenty namiesto toho, aby sa uchyľovali k nadávkam. Mali by sa vyhýbať používaniu veľkých písmen na zdôraznenie a astroturfingovým narážkam. Sťažnosti na nevhodné príspevky by sa mali skôr označovať, než o nich diskutovať v komentároch.
Hacker News (HN) je platforma, na ktorej sa diskutuje o rôznych témach vrátane usmernení pre komentáre, prázdnych komentárov na Reddite a HN, moderátorských postupov a správania komunity.
Používatelia vyjadrujú frustráciu z flagovania a obmedzovania rýchlosti v HN, ako aj z etiky obmedzovania rýchlosti a shadowbanningu.
Ďalšie diskusie v HN sa týkajú úlohy humoru, možných aktualizácií usmernení pre zasielanie odkazov, moderovania politických článkov a úbytku "obchodných správ".
Hugging Face, startup s umelou inteligenciou, získal 235 miliónov dolárov v rámci série D, na ktorej sa podieľajú významní investori ako Salesforce a Nvidia.
Toto kolo financovania zdvojnásobilo ocenenie spoločnosti Hugging Face na 4,5 miliardy USD od mája 2022.
Hugging Face ponúka hosting a vývojové nástroje pre dátovú vedu vrátane úložiska kódu AI, modelov a súborov údajov, ako aj webové aplikácie pre aplikácie využívajúce AI.
Spoločnosť poskytuje knižnice a platené funkcie, ako sú AutoTrain, Inference API a Infinity.
Získané finančné prostriedky použije Hugging Face na rozšírenie svojej podpory v oblasti výskumu, podnikania a startupov.
Platforma na hosťovanie modelov umelej inteligencie Hugging Face nedávno získala 235 miliónov dolárov od investorov vrátane spoločností Salesforce a Nvidia.
Budúce plány spoločnosti zahŕňajú monetizáciu jej služieb, čo vyvolalo obavy o riziká pre ekosystém umelej inteligencie a potrebu znížiť závislosť od služby Hugging Face.
Prebiehajú diskusie o potenciálnych stratégiách speňažovania, porovnaniach s inými platformami a udržateľnosti bezplatných zdrojov.
Okolo obchodného modelu predaja AI/ML sa vedú diskusie a ponuky spoločnosti Hugging Face sú nejasné.
Spoločnosť plánuje použiť finančné prostriedky na rozšírenie svojho tímu a ďalší rozvoj svojej platformy.
Autor predstavuje metódu obchádzania šifrovania BitLocker na notebooku Lenovo pomocou lacného logického analyzátora.
Vysvetľuje sa architektúra nástroja BitLocker a ukladanie šifrovacieho kľúča v TPM.
Podrobne sa opisuje proces zachytávania a dekódovania výmeny TPM na získanie šifrovacieho kľúča, ako aj obmedzenia tejto metódy a odporúčania na zlepšenie bezpečnosti.
Konzorcium Telomere-to-Telomere úspešne sekvenovalo a zostavilo kompletnú sekvenciu ľudského chromozómu Y, pridalo nové sekvencie a opravilo chyby.
Tento úspech poskytuje komplexnú referenčnú sekvenciu pre všetkých 24 ľudských chromozómov, čo napomáha genomickému výskumu a poznaniu genetickej variability a evolúcie človeka.
Štúdia poukazuje na dôležitosť presného zastúpenia komplementu pohlavných chromozómov v referenčných genómoch a odhaľuje genomické rozdiely a odchýlky medzi jednotlivcami, čím prispieva k nášmu poznaniu ľudského chromozómu Y a genetickej rozmanitosti.
Vedci dosiahli míľnik v sekvenovaní ľudského chromozómu Y, čím sa posunuli v chápaní ľudskej genetiky a otvorili dvere budúcemu výskumu.
Sekvenovanie všetkých 24 chromozómov vrátane chromozómu Y pomôže pri štúdiu genetických variácií, chorôb a ich vzťahu k vlastnostiam.
Napriek tomuto úspechu zostáva pochopenie ľudskej genetiky zložité kvôli viacerým faktorom ovplyvňujúcim znaky a problémom spojeným s mapovaním genetických rozdielov na konkrétne znaky pomocou strojového učenia.
Absolvent strednej školy vyvinul synchronizačnú službu pre Obsidian.md, ktorá je alternatívou k oficiálnej platenej službe.
Hoci je služba ešte vo vývoji a chýbajú jej niektoré funkcie, ponúka základné funkcie synchronizácie.
Autor si je vedomý možného porušenia podmienok služby a v prípade potreby je ochotný úložisko odstrániť. Cieľom služby nie je konkurovať oficiálnej ponuke.
Používatelia vyjadrujú spokojnosť a podporu aplikácii Obsidian na zaznamenávanie poznámok a diskutujú o rôznych aspektoch, ako je synchronizačná služba, ceny, používateľské rozhranie a alternatívne možnosti.
Generálny riaditeľ spoločnosti Obsidian reaguje na spätnú väzbu používateľov a oznamuje pripravované vylepšenia aplikácie.
Niektorí používatelia navrhujú otvoriť zdroj Obsidian a spomínajú alternatívne možnosti synchronizácie, zatiaľ čo iní majú rôzne názory na rôzne aspekty funkcií aplikácie.
Autor opisuje svoje skúsenosti s úspešným portovaním FreeBSD na Firecracker Virtual Machine Monitor.
Napriek tomu, že čelili problémom, podarilo sa im ich prekonať a dosiahnuť významný pokrok pri optimalizácii FreeBSD s cieľom zlepšiť čas jeho štartu na Firecrackeri.
Autor tiež spomína plány do budúcnosti vrátane oddelenia podpory Xen a potenciálneho portovania Firecrackera na FreeBSD.
FreeBSD funguje na platforme Firecracker micro-VM efektívne a rýchlo.
Firecracker ponúka výhody kompletného stroja a efektívneho vývojového prostredia.
Článok sa zaoberá používaním gvisora a hypervízorov, optimalizáciou jadra Linuxu pre krátkodobé životné cykly virtuálnych strojov a výhodami technológií ako Lambda a Firecracker v porovnaní s tradičnými metódami.
Jacobin je implementácia JVM založená na jazyku Go, ktorá dokáže vykonávať triedy Java 17 a ponúka komplexnejšiu implementáciu JVM s prehľadným a uceleným kódom.
Na rozdiel od iných implementácií JVM využíva Jacobin integrovanú správu pamäte Go a neobsahuje kód na zber odpadu.
Projekt je podrobne testovaný a cieľom vývojového tímu je v budúcnosti spustiť testovacie balíky OpenJDK.