Code Llama är en mycket avancerad språkmodell för kodning som kan generera optimerad kod, vilket har lett till diskussioner om dess potentiella tillämpningar och konsekvenser för kodoptimering och generering av pull requests.
Vikten av att förstå primtal i mjukvaruutvecklingsjobb diskuteras, medan det spekuleras om Code Llamas utbildningsmetoder och kontextstorlek.
Diskussionerna omfattar användning av GPU:er för att köra Code Llama lokalt, hårdvarukrav, verktyg och modeller för att optimera och förbättra kod. Det finns också en debatt mellan att använda modeller med öppen källkod kontra att få tillgång till toppmoderna modeller via ett REST API.
Prestanda och licensiering av en modell som kallas "Unnatural Code Llama" debatteras, tillsammans med de potentiella effekterna av AI-framsteg, såsom anställningstrygghet och mänsklig kontroll.
Deltagarna uttrycker entusiasm över att språkmodeller revolutionerar branschen men erkänner begränsningar, inklusive farhågor om potentiellt uppblåsta prestanda genom träningsdata.
Code Llama är en banbrytande stor språkmodell (LLM) som är särskilt utformad för kodningsuppgifter.
Den kan generera kod och naturligt språk om kod baserat på uppmaningar.
Code Llama har tre modeller: Code Llama (den grundläggande kodmodellen), Code Llama - Python (specialiserad för Python) och Code Llama - Instruct (finjusterad för instruktioner i naturligt språk).
I jämförelsetester överträffade Code Llama andra allmänt tillgängliga LLM:er när det gäller koduppgifter.
Det stöder populära programmeringsspråk och kan användas för kodkomplettering och felsökning.
Code Llama har olika modellstorlekar för att tillgodose specifika krav på latens.
Den har potential att förbättra arbetsflödena för kodning och göra kodning mer tillgängligt för nybörjare.
Code Llama släpps under en gemenskapslicens, och användare måste följa policyn för acceptabel användning.
Modellen har genomgått säkerhetsutvärderingar och försiktighetsåtgärder har vidtagits för att minska riskerna.
Utvecklare uppmuntras att utvärdera modellen med hjälp av kodspecifika utvärderingsriktmärken och utföra säkerhetsstudier.
Målet är att fortsätta utveckla generativ AI för kodning genom att utnyttja Llama 2 och inspirera andra att skapa innovativa verktyg.
Hacker News riktlinjer specificerar de ämnen som skulle intressera hackare, exklusive politik, brott, sport och kändisar.
Titlar får inte ändras och originalkällan ska anges utan egen marknadsföring.
I kommentarsfältet förväntas användarna vara artiga, undvika spydigheter och bemöta argument istället för att använda sig av skällsord. Att använda versaler för att framhäva något och att göra astroturfing-insinuationer bör undvikas. Klagomål om olämpliga inlägg bör flaggas i stället för att diskuteras i kommentarerna.
Hacker News (HN) är en plattform som diskuterar olika ämnen, inklusive riktlinjer för kommentarer, tomma kommentarer på Reddit och HN, modereringspraxis och samhällsbeteende.
Användare uttrycker frustration över flaggning och hastighetsbegränsning på HN, samt etiken i hastighetsbegränsning och shadowbanning.
Andra diskussioner på HN handlar om humorns roll, potentiella uppdateringar av riktlinjerna för inlämning av länkar, moderering av politiska artiklar och minskningen av "affärsnyheter".
Hugging Face, en AI-startup, har säkrat 235 miljoner USD i serie D-finansiering, med betydande investerare som Salesforce och Nvidia som deltagare.
Finansieringsrundan har fördubblat Hugging Faces värdering till 4,5 miljarder dollar sedan maj 2022.
Hugging Face erbjuder hosting och utvecklingsverktyg för datavetenskap, inklusive en hubb för AI-kodförvaring, modeller och dataset, samt webbappar för AI-drivna applikationer.
Företaget tillhandahåller bibliotek och betalfunktioner som AutoTrain, Inference API och Infinity.
De insamlade medlen kommer att användas av Hugging Face för att utöka sitt stöd till forskning, företagande och nystartade företag.
Hugging Face, en hostingplattform för AI-modeller, har nyligen tagit in 235 miljoner USD i finansiering från investerare som Salesforce och Nvidia.
I företagets framtidsplaner ingår att tjäna pengar på sina tjänster, vilket har lett till oro över riskerna för AI-ekosystemet och behovet av att minska beroendet av Hugging Face.
Diskussioner pågår om potentiella strategier för intäktsgenerering, jämförelser med andra plattformar och hållbarheten för gratis resurser.
Det finns diskussioner om affärsmodellen för att sälja AI/ML och förvirring kring de erbjudanden som Hugging Face tillhandahåller.
Företaget avser att använda finansieringen för att ut öka sitt team och vidareutveckla sin plattform.
Författaren presenterar en metod för att kringgå BitLocker-krypteringen på en Lenovo laptop med hjälp av en billig logikanalysator.
BitLockers arkitektur och lagringen av krypteringsnyckeln i TPM förklaras.
Processen för att fånga och avkoda TPM-utbytet för att hämta krypteringsnyckeln beskrivs i detalj, tillsammans med begränsningar av metoden och rekommendationer för förbättrad säkerhet.
Diskussionen fokuserar på sårbarheter och begränsningar i Microsofts Bitlocker-kryptering på bärbara Lenovo-datorer.
Användarna uttrycker oro över säkerheten hos TPM:er och risken för angrepp.
Ämnena omfattar även standardinställningarna för Bitlocker, vikten av återställningsnycklar för säkerhetskopior och möjligheten att avlyssna krypteringsnycklar.
Andra krypteringssystem som fTPM och LUKS nämns också.
Diskussionerna berör metoder för signalbehandling och avkodning, samt begränsningarna med att använda en diskret TPM.
Samtalet täcker också SSD firmware-baserad kryptering, hårdvarucertifieringar och TPM-krav i operativsystem som Windows 11.
Telomere-to-Telomere-konsortiet har lyckats sekvensera och sammanställa den fullständiga sekvensen av en mänsklig Y-kromosom, lägga till nya sekvenser och korrigera fel.
Denna prestation ger en omfattande referenssekvens för alla 24 mänskliga kromosomer, vilket underlättar genomisk forskning och insikter i mänsklig genetisk variation och evolution.
Studien belyser vikten av en korrekt representation av könskromosomkomplementet i referensgenom och avslöjar genomiska skillnader och variationer mellan individer, vilket bidrar till vår förståelse av den mänskliga Y-kromosomen och den genetiska mångfalden.
Forskare har uppnått milstolpen att sekvensera den mänskliga Y-kromosomen, vilket ökar vår förståelse av mänsklig genetik och öppnar dörrar för framtida forskning.
Sekvenseringen av alla 24 kromosomer, inklusive Y-kromosomen, kommer att bidra till att studera genetiska variationer, sjukdomar och deras samband med egenskaper.
Trots detta är det fortfarande komplicerat att förstå mänsklig genetik på grund av de många faktorer som påverkar egenskaper och de utmaningar som är förknippade med att kartlägga genetiska skillnader till specifika egenskaper med hjälp av maskininlärning.
En gymnasieelev har utvecklat en synkroniseringstjänst för Obsidian.md, som ett alternativ till den officiella betaltjänsten.
Även om tjänsten fortfarande är under utveckling och saknar vissa funktioner, erbjuder den grundläggande synkroniseringsfunktioner.
Skaparen är medveten om potentiella överträdelser av användarvillkoren och är villig att ta bort förvaret om det behövs. Tjänsten syftar inte till att konkurrera med det officiella erbjudandet.
Användare uttrycker tillfredsställelse och stöd för Obsidian, en app för anteckningar, och diskuterar olika aspekter som synktjänst, prissättning, användargränssnitt och alternativa alternativ.
Obsidians VD svarar på feedback från användarna och meddelar kommande förbättringar av appen.
Vissa användare föreslår open-sourcing av Obsidian och nämner alternativa synkroniseringsalternativ, medan andra har varierande åsikter om olika aspekter av appens funktioner.
Författaren berättar om sina erfarenheter av att framgångsrikt porta FreeBSD för att köras på Firecracker Virtual Machine Monitor.
Trots att de ställdes inför utmaningar lyckades de övervinna dem och göra betydande framsteg i optimeringen av FreeBSD för att förbättra starttiden på Firecracker.
Författaren nämner också framtida planer, inklusive separering av Xen-stöd och potentiell portning av Firecracker för att köras på FreeBSD.
FreeBSD fungerar effektivt och snabbt på Firecrackers mikro-VM-plattform.
Firecracker erbjuder fördelarna med en komplett maskin och en effektiv utvecklingsmiljö.
Artikeln utforskar användningen av gvisor och hypervisors, optimering av Linux-kärnan för kortlivade VM-livscykler och fördelarna med tekniker som Lambda och Firecracker jämfört med traditionella metoder.
Jacobin är en Go-baserad JVM-implementering som kan exekvera Java 17-klasser och erbjuder en mer omfattande JVM-implementering med tydlig och sammanhängande kod.
Till skillnad från andra JVM-implementeringar utnyttjar Jacobin Go:s inbyggda minneshantering och innehåller ingen kod för garbage collection.
Projektet testas i stor utsträckning och utvecklingsteamet har som mål att köra OpenJDK-testsviter i framtiden.