On this page
Code Llama เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ใหม่ (LLM) ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสําหรับงานเขียนโค้ด
สามารถสร้างโค้ดและภาษาธรรมชาติเกี่ยวกับโค้ดจากรหัสหรือข้อความแจ้งภาษาธรรมชาติ
Code Llama มีให้เลือกสามรุ่น: Code Llama, Codel Llama - Python และ Code Llama - Instruct
มีประสิทธิภาพเหนือกว่า LLM อื่น ๆ ที่เปิดเผยต่อสาธารณะในงานเขียนโค้ด
โมเดลนี้สร้างขึ้นจากลามะ 2 และฟรีสําหรับการวิจัยและการใช้งานเชิงพาณิชย์
Code Llama มีศักยภาพในการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาและทําให้การเข้ารหัสสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น
รองรับภาษาโปรแกรมยอดนิยมและสามารถใช้สําหรับการกรอกโค้ดและการดีบัก
เน้นการใช้ Code Llama อย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ และโมเดลต่างๆ ได้รับการประเมินความปลอดภัย
การเปิดตัว Code Llama ส่งเสริมนวัตกรรมและการทํางานร่วมกันในชุมชน AI
Code Llama เป็นรูปแบบภาษาขั้นสูงสําหรับการเข้ารหัสที่สามารถสร้างโค้ดที่ปรับให้เหมาะสมจุดประกายการอภิปรายเกี่ยวกับแอปพลิเคชันที่มีศักยภาพและผลกระทบสําหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดและสร้างคําขอดึง
ความสําคัญของการทําความเข้าใจจํานวนเฉพาะในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์เป็นที่ถกเถียงกันในขณะที่การเก็งกําไรเกิดขึ้นเกี่ยวกับวิธีการฝึกอบรมและขนาดบริบทของ Code Llama
การอภิปรายครอบคลุมการใช้ GPU สําหรับการเรียกใช้ Code Llama ในเครื่อง ข้อกําหนดของฮาร์ดแวร์ เครื่องมือ และโมเดลสําหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงโค้ด นอกจากนี้ยังมีการถกเถียงกันระหว่างการใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สกับการเข้าถึงโมเดลที่ล้ําสมัยผ่าน REST API
ประสิทธิภาพและการออกใบอนุญาตของแบบจําลองที่เรียกว่า "Unnatural Code Llama" เป็นที่ถกเถียงกันควบคู่ไปกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากความก้าวหน้าของ AI เช่นความปลอดภัยของงานและการควบคุมของมนุษย์
ผู้เข้าร่วมแสดงความตื่นเต้นเกี่ยวกับรูปแบบภาษาที่ปฏิวัติอุตสาหกรรม แต่รับทราบถึงข้อจํากัด รวมถึงความกังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่อาจสูงเกินจริงผ่านข้อมูลการฝึกอบรม
Code Llama เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ทันสมัยซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสําหรับงานเขียนโค้ด
สามารถสร้างรหัสและภาษาธรรมชาติเกี่ยวกับรหัสตามพร้อมท์
Code Llama มีสามรุ่น: Code Llama (โมเดลโค้ดพื้นฐาน), Code Llama - Python (เฉพาะสําหรับ Python) และ Code Llama - Instruct (ปรับแต่งสําหรับคําแนะนําภาษาธรรมชาติ)
ในการทดสอบเกณฑ์มาตรฐาน Code Llama มีประสิทธิภาพเหนือกว่า LLM อื่น ๆ ที่เปิดเผยต่อสาธารณะในงานโค้ด
รองรับภาษาโปรแกรมยอดนิยมและสามารถใช้สําหรับการกรอกโค้ดและการดีบัก
Code Llama มีขนาดโมเดลที่แตกต่างกันเพื่อตอบสนองความต้องการเวลาแฝงเฉพาะ
มีศักยภาพในการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดและทําให้ผู้เริ่มต้นสามารถเข้าถึงการเขียนโค้ดได้มากขึ้น
Code Llama ได้รับการเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาตชุมชน และผู้ใช้ต้องปฏิบัติตามนโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้
โมเดลนี้ได้รับการประเมินความปลอดภัยและมีการใช้ความระมัดระวังเพื่อลดความเสี่ยง
นักพัฒนาได้รับการสนับสนุนให้ประเมินแบบจําลองโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานการประเมินเฉพาะโค้ดและทําการศึกษาด้านความปลอดภัย
เป้าหมายคือการพัฒนา AI เชิงกําเนิดสําหรับการเขียนโค้ดต่อไปโดยใช้ประโยชน์จาก Llama 2 และสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้อื่นสร้างเครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมใหม่
Code Llama เป็นรูปแบบภาษาชั้นนําสําหรับการเขียนโค้ดซึ่งมีชื่อเสียงในด้านความสามารถขั้นสูง
ฟอรัม Hacker News กําลังหารือเกี่ยวกับการลบโพสต์ที่ซ้ํากัน
รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริบทของโพสต์ที่ซ้ํากันและการลบจะไม่สามารถใช้ได้
แนวทางของ Hacker News ระบุหัวข้อที่แฮกเกอร์สนใจ ยกเว้นการเมือง อาชญากรรม กีฬา และคนดัง
ไม่ควรเปลี่ยนแปลงชื่อเรื่องและควรส่งต้นฉบับโดยไม่มีการโปรโมตด้วยตนเอง
ในส่วนความคิดเห็นผู้ใช้จะต้องสุภาพหลีกเลี่ยงความงุนงงและตอบสนองต่อข้อโต้แย้งแทนที่จะหันไปใช้การเรียกชื่อ ควรหลีกเลี่ยงการใช้ตัวพิมพ์ใหญ่เพื่อเน้นและทํา astroturfing insinuations การร้องเรียนเกี่ยวกับการส่งที่ไม่เหมาะสมควรถูกตั้งค่าสถานะแทนที่จะกล่าวถึงในความคิดเห็น
Hacker News (HN) เป็นแพลตฟอร์มที่กล่าวถึงหัวข้อต่าง ๆ รวมถึงแนวทางการแสดงความคิดเห็นความคิดเห็นที่ว่างเปล่าใน Reddit และ HN แนวทางปฏิบัติในการกลั่นกรองและพฤติกรรมของชุมชน
ผู้ใช้แสดงความไม่พอใจกับการตั้งค่าสถานะและการ จํากัด อัตราใน HN รวมถึงจริยธรรมของการ จํากัด อัตราและ shadowbanning
การอภิปรายอื่น ๆ เกี่ยวกับ HN เกี่ยวข้องกับบทบาทของอารมณ์ขันการอัปเดตที่อาจเกิดขึ้นกับแนวทางการส่งลิงก์การกลั่นกรองเรื่องราวทางการเมืองและการลดลงของเรื่องราว "ข่าวธุรกิจ"
Hugging Face สตาร์ทอัพด้าน AI ได้รับเงินทุน Series D มูลค่า 235 ล้านดอลลาร์ โดยมีนักลงทุนที่มีชื่อเสียงเช่น Salesforce และ Nvidia เข้าร่วม
รอบการระดมทุนได้เพิ่มมูลค่าของ Hugging Face เป็นสองเท่าเป็น 4.5 พันล้านดอลลาร์ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2022
Hugging Face นําเสนอเครื่องมือโฮสต์และการพัฒนาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงฮับที่เก็บโค้ด AI โมเดล และชุดข้อมูล ตลอดจนเว็บแอปสําหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
บริษัท ให้บริการไลบรารีและฟังก์ชันการทํางานแบบชําระเงินเช่น AutoTrain, Inference API และ Infinity
เงินทุนที่ระดมทุนได้จะถูกใช้โดย Hugging Face เพื่อขยายการสนับสนุนในการวิจัยองค์กรและสตาร์ทอัพ
เมื่อเร็ว ๆ นี้ Hugging Face ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโฮสติ้งโมเดล AI ได้ระดมทุน 235 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนรวมถึง Salesforce และ Nvidia
แผนในอนาคตของ บริษัท รวมถึงการสร้างรายได้จากบริการซึ่งได้จุดประกายความกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงต่อระบบนิเวศ AI และความจําเป็นในการลดการพึ่งพา Hugging Face
การอภิปรายกําลังดําเนินการเกี่ยวกับกลยุทธ์การสร้างรายได้ที่อาจเกิดขึ้นการเปรียบเทียบกับแพลตฟอร์มอื่น ๆ และความยั่งยืนของทรัพยากรฟรี
มีการถกเถียงกันเกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจของการขาย AI/ML และความสับสนเกี่ยวกับข้อเสนอของ Hugging Face
บริษัทตั้งใจที่จะใช้เงินทุนเพื่อขยายทีมและพัฒนาแพลตฟอร์มต่อไป
ผู้เขียนนําเสนอวิธีการข้ามการเข้ารหัส BitLocker บนแล็ปท็อป Lenovo โดยใช้เครื่องวิเคราะห์ลอจิกต้นทุนต่ํา
มีการอธิบายสถาปัตยกรรมของ BitLocker และการจัดเก็บคีย์การเข้ารหัสลับใน TPM
กระบวนการจับและถอดรหัสการแลกเปลี่ยน TPM เพื่อดึงคีย์การเข้ารหัสมีรายละเอียดพร้อมกับข้อ จํากัด ของวิธีการและคําแนะนําสําหรับความปลอดภัยที่ดีขึ้น
การอภิปรายมุ่งเน้นไปที่ช่องโหว่และข้อ จํากัด ของการเข้ารหัส Bitlocker ของ Microsoft บนแล็ปท็อป Lenovo
ผู้ใช้แสดงความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของ TPMs และโอกาสในการโจมตี
หัวข้อยังรวมถึงการตั้งค่าเริ่มต้นของ Bitlocker ความสําคัญของคีย์การกู้คืนสํารองและความเป็นไปได้ในการสกัดกั้นคีย์การเข้ารหัส
มีการกล่าวถึงระบบเข้ารหัสอื่น ๆ เช่น fTPM และ LUKS
การอภิปรายสัมผัสกับการประมวลผลสัญญาณและวิธีการถอดรหัสเช่นเดียวกับข้อ จํากัด ของการใช้ TPM แบบไม่ต่อเนื่อง
การสนทนายังครอบคลุมถึงการเข้ารหัสที่ใช้เฟิร์มแวร์ SSD การรับรองฮาร์ดแวร์และข้อกําหนด TPM ในระบบปฏิบัติการเช่น Windows 11
กลุ่ม Telomere-to-Telomere ประสบความสําเร็จในการจัดลําดับและประกอบลําดับที่สมบูรณ์ของโครโมโซม Y ของมนุษย์เพิ่มลําดับใหม่และแก้ไขข้อผิดพลาด
ความสําเร็จนี้ให้ลําดับการอ้างอิงที่ครอบคลุมสําหรับโครโมโซมมนุษย์ทั้ง 24 ตัวช่วยในการวิจัยจีโนมและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความผันแปรและวิวัฒนาการทางพันธุกรรมของมนุษย์
การศึกษาเน้นถึงความสําคัญของการแสดงที่ถูกต้องของการเติมเต็มโครโมโซมเพศในจีโนมอ้างอิงและเผยให้เห็นความแตกต่างและการเปลี่ยนแปลงของจีโนมระหว่างบุคคลซึ่งเอื้อต่อความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโครโมโซม Y ของมนุษย์และความหลากหลายทางพันธุกรรม
นักวิทยาศาสตร์ประสบความสําเร็จในการจัดลําดับโครโมโซม Y ของมนุษย์พัฒนาความเข้าใจของเราเกี่ยวกับพันธุศาสตร์มนุษย์และเปิดประตูสําหรับการวิจัยในอนาคต
การจัดลําดับโครโมโซมทั้ง 24 โครโมโซมรวมถึงโครโมโซม Y จะช่วยในการศึกษาความแปรปรวนทางพันธุกรรมโรคและความสัมพันธ์กับลักษณะ
แม้จะมีความสําเร็จนี้ แต่การทําความเข้าใจพันธุศาสตร์ของมนุษย์ยังคงซับซ้อนเนื่องจากปัจจัยหลายประการที่มีอิทธิพลต่อลักษณะและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการทําแผนที่ความแตกต่างทางพันธุกรรมกับลักษณะเฉพาะโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
ผู้สําเร็จการศึกษาระดับมัธยมศึกษาตอนปลายได้พัฒนาบริการซิงค์สําหรับ Obsidian.md ซึ่งเป็นทางเลือกแทนบริการชําระเงินอย่างเป็นทางการ
ในขณะที่บริการยังอยู่ในระหว่างการพัฒนาและขาดคุณสมบัติบางอย่าง แต่ก็มีฟังก์ชันการซิงค์พื้นฐาน
ผู้สร้างตระหนักถึงการละเมิดข้อกําหนดในการให้บริการที่อาจเกิดขึ้นและยินดีที่จะลบที่เก็บหากจําเป็น บริการนี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อแข่งขันกับข้อเสนออย่างเป็นทางการ
ผู้ใช้แสดงความพึงพอใจและการสนับสนุน Obsidian ซึ่งเป็นแอปจดบันทึกพูดคุยเกี่ยวกับแง่มุมต่าง ๆ เช่นบริการซิงค์ราคาส่วนต่อประสานผู้ใช้และตัวเลือกอื่น ๆ
ซีอีโอของ Obsidian ตอบสนองต่อความคิดเห็นของผู้ใช้และประกาศการปรับปรุงแอปที่จะเกิดขึ้น
ผู้ใช้บางคนแนะนํา Obsidian แบบเปิดและพูดถึงตัวเลือกการซิงค์ทางเลือกในขณะที่คนอื่นมีความคิดเห็นที่แตกต่างกันในด้านต่างๆของคุณสมบัติของแอป
ผู้เขียนเล่าถึงประสบการณ์ของพวกเขาในการพอร์ต FreeBSD ให้ประสบความสําเร็จในการทํางานบน Firecracker Virtual Machine Monitor
แม้จะเผชิญกับความท้าทาย แต่พวกเขาก็สามารถเอาชนะพวกเขาและมีความคืบหน้าอย่างมากในการเพิ่มประสิทธิภาพ FreeBSD เพื่อปรับปรุงเวลาบูตบน Firecracker
ผู้เขียนยังกล่าวถึงแผนการในอนาคตรวมถึงการแยกการสนับสนุน Xen และอาจย้ายประทัดเพื่อทํางานบน FreeBSD
FreeBSD ทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วบนแพลตฟอร์ม Firecracker micro-VM
ประทัดมีข้อดีของเครื่องจักรที่สมบูรณ์และสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ
บทความนี้สํารวจการใช้ gvisor และไฮเปอร์ไวเซอร์การเพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนล Linux สําหรับวงจรชีวิต VM ที่มีอายุสั้นและประโยชน์ของเทคโนโลยีเช่น Lambda และ Firecracker เมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิม
Jacobin เป็นการใช้งาน JVM ที่ใช้ Go ซึ่งสามารถรันคลาส Java 17 โดยนําเสนอการใช้งาน JVM ที่ครอบคลุมมากขึ้นด้วยโค้ดที่ชัดเจนและเหนียวแน่น
ซึ่งแตกต่างจากการใช้งาน JVM อื่น ๆ Jacobin ใช้ประโยชน์จากการจัดการหน่วยความจําในตัวของ Go และไม่รวมรหัสการรวบรวมขยะ
โครงการได้รับการทดสอบอย่างกว้างขวางและทีมพัฒนามีเป้าหมายที่จะเรียกใช้ชุดทดสอบ OpenJDK ในอนาคต
Jacobin เป็น JVM ที่เขียนใน Go ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้มีฟังก์ชันการทํางานเช่นเดียวกับ Hotspot JVM
ปัจจุบันมีประสิทธิภาพ 15-25% เมื่อเทียบกับ Hotspot ที่มีรหัสตีความ
นักพัฒนาวางแผนที่จะดําเนินการเกณฑ์มาตรฐานเพิ่มเติมเมื่อพวกเขาบรรลุความเท่าเทียมกันของคุณสมบัติ
Tor ได้ดําเนินการป้องกัน proof-of-work (PoW) สําหรับบริการหัวหอมเพื่อป้องกันการโจมตีแบบปฏิเสธการให้บริการ (DoS)
การเชื่อมต่อไคลเอนต์ที่เข้ามาจะต้องไขปริศนาพิสูจน์ความถูกต้องและกีดกันผู้โจมตี
กลไก PoW จัดลําดับความสําคัญของการรับส่งข้อมูลที่แท้จริงและทําให้การโจมตีขนาดใหญ่ทําไม่ได้เพิ่มความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของเครือข่าย Tor
การอภิปรายมุ่งเน้นไปที่การใช้ Proof of Work (PoW) ในเครือข่าย Tor เพื่อปกป้องบริการหัวหอมจากการโจมตี
ความกังวลด้านสิ่งแวดล้อมการไม่เปิดเผยตัวตนและโซลูชันที่เป็นไปได้เช่นการพิสูจน์การทํางานที่เชื่อมโยงกับข้อมูลประจําตัวของ CPU กําลังถูกกล่าวถึง
สํารวจความเป็นไปได้ในการใช้ Tor เป็นเครือข่ายการจัดส่งเนื้อหาและใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึม PoW เพื่อปกป้องเว็บไซต์