Yazar, kişiselleştirilmiş gibi görünen ancak aslında yapay zeka tarafından oluşturulmuş olan Wisp adlı başsız bir CMS'yi tanıtan "Raymond"dan bir e-posta aldı.
Bu e-posta, GitHub'da herkese açık blogları olan geliştiricilere yaklaşık 1.000 kişiselleştirilmiş e-posta göndermek için AI kullanan geniş kapsamlı bir erişim stratejisinin parçasıydı.
Yazar, bu yapay zeka odaklı yaklaşımdan duyduğu hayal kırıklığını dile getiriyor ve bu tür spamlerden kaçınmak için GitHub aynasını özel yapmayı düşünüyor.
Timharek.no'dan gelen bir yapay zeka tarafından oluşturulmuş e-posta, alıcıların yapay zeka kökenini tespit etmeden, birden fazla Büyük Dil Modeli (LLM) kullanarak kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturma konusunda başarı elde ettiğini iddia ediyor.
Bu, dikkat ve katılımı anlamlı ilerlemenin önüne koyma konusunda etik kaygılar doğuruyor; bazıları bunu, mühendislerin ay inişi gibi önemli başarılardan ziyade reklam teknolojisine odaklanmasına benzetiyor.
Bu tartışma, yapay zekanın pazarlamadaki çift yönlü doğasını vurguluyor; hem spamde kötüye kullanım potansiyelini hem de değerli uygulamalarını kabul ediyor.
Proton, uçtan uca şifreleme ile zengin düzenleme ve işbirliği araçları sunan Google Docs'a güvenli bir alternatif olan Proton Docs'u tanıttı.
Proton Docs, gelişmiş biçimlendirme, resim yerleştirme ve Microsoft .docx dahil olmak üzere birden fazla formatı destekler ve yorumlar ve imleç takibi gibi özelliklerle gerçek zamanlı iş birliğine olanak tanır.
Bu lansman, Proton'un daha geniş çaplı genişlemesinin bir parçasıdır ve VPN, şifreli takvim ve şifre yöneticisini içermektedir. Proton Docs ise kısa süre içinde kullanıcılara sunulacaktır.
Proton, güvenli ve şifreli bir alternatif sunmayı amaçlayan, Google Docs'a benzer bir işbirlikçi zengin metin düzenleyici tanıttı.
Kullanıcılar ikiye bölünmüş durumda; bazıları yeni aracı takdir ederken, diğerleri Proton'un mevcut hizmetler olan e-posta ve takvim gibi hizmetleri geliştirmek yerine ürün yelpazesini genişletmesinden endişe duyuyor.
Tartışmalar, Proton'un sunduğu açık kaynaklı yapıyı ve diğer hizmetlerle karşılaştırmaları içeriyor, bazı kullanıcılar tüm verilerini tek bir şirketin ekosisteminde toplama konusunda temkinli davranıyor.
Köprüler, açık alanlar üzerinde yükleri desteklemelidir ve yoğun kuvvetleri taşıyabilmek için ayaklar veya dayanaklar gibi güçlü altyapılara ihtiyaç duyar.
Temel kazıkları, derinlemesine zemine çakılarak, uç taşıma ve yüzey sürtünmesi yoluyla dikey ve yatay yükleri direnç göstererek stabilite sağlar.
Delme kazıklar ve sürekli burgulu kazıklar ile helisel kazıklar gibi varyasyonlar, belirli jeoteknik zorlukları ele alır, ancak tüm yöntemlerin sınırlamaları ve potansiyel arıza riskleri vardır.
Köprüler, çakılan kazıkların yerleştirilmesi için gereken kuvvetin test edilmesi ve bu sayede önemli yükleri taşıyabileceklerinin garanti altına alınması nedeniyle stabil kalır.
Tamamen ıslak zeminde korunan ahşap kazıklar, Venedik ve New Orleans'taki yapılar tarafından kanıtlandığı gibi, yüzyıllar boyunca dayanabilir.
Zemin sıvılaşması, yanal sapma ve beklenmedik yer altı koşulları gibi zorluklar kazık çakmayı zorlaştırabilir, ancak yüzer köprüler gibi yenilikçi mühendislik çözümleri ve Brooklyn Köprüsü gibi tarihi örnekler bu sorunların başarılı bir şekilde üstesinden gelindiğini göstermektedir.
Bir Vectara çalışanı, son altı ayın hikayeleri ve yorumlarından elde edilen verileri kullanarak Hacker News (HN) için geliştirilmiş bir arama aracı geliştirdi.
Yaratıcı, yeni arama aracının etkinliği hakkında, HN tarafından kullanılan mevcut Algolia aramasıyla karşılaştırıldığında geri bildirim arıyor.
Bu girişim, mevcut arama işlevselliğindeki sınırlamaları ele alarak HN kullanıcıları için arama deneyimini geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Vectara kullanılarak oluşturulan Hacker News için yeni bir arama motoru, Algolia'da bulunan sınırlamaları ele almayı hedefliyor ve son 6 ayın hikayelerini ve yorumlarını kapsıyor.
Kullanıcı geri bildirimleri, Algolia'ya kıyasla etkinliği konusunda karışık görüşlerle birlikte, filtreler, sıralama seçenekleri ve harici bağlantıları indeksleme gibi ek özelliklere ihtiyaç olduğunu vurguladı.
Proje, Hacker News topluluğunda arama alaka düzeyini ve kullanıcı deneyimini artırmaya yönelik tartışmaları başlattı.
Yapay zeka altyapı girişimleri, Google, Amazon veya Facebook gibi teknoloji devlerinin altyapı sağlayıcılarına dönüşmesinin aksine, yoğun rekabet ve yüksek maliyetler gibi önemli zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır.
Yapay zeka altyapısına yapılan risk sermayesi yatırımları yanlış yönlendirilmiş olabilir, çünkü gerçek değer sadece çerçeveler değil, somut ve kullanıcı dostu çözümler sunan şirketlerde yatmaktadır.
OpenAI gibi başarılı yapay zeka şirketleri bile net ürünlere sahip değil, bu da kullanıcı etkileşimlerini dönüştürebilecek pratik yeniliklere olan ihtiyacı vurguluyor.
Blog yazısı, 2018'den beri Dünya'nın daha hızlı dönmesi nedeniyle gerekli olabilecek, ancak hiç uygulanmamış olan negatif artık saniye kavramını tartışıyor.
Artık saniyeler, Dünya'nın düzensiz dönüşünü hesaba katmak için eklenir ve 23:59:60 zaman damgasıyla başa çıkmakta zorlanan Unix zamanı gibi teknik sistemler için zorluklar oluşturur.
2035 yılına kadar artık saniyelerin kaldırılması hakkında devam eden bir tartışma var, bu da negatif artık saniyenin uygulanmasını engelleyecek, bu olasılığı yazar hayal kırıklığı verici buluyor.
Bu tartışma, Koordine Evrensel Zaman'ı (UTC) Dünya'nın dönüşüyle uyumlu tutmak için eklenen artık saniyeler ve olası bir negatif artık saniyenin tanıtılması kavramı etrafında dönmektedir.
Zaman ayarlamalarının nasıl ele alınacağı konusunda çeşitli görüşler paylaşılmaktadır, bunlar arasında artık saniyelerin kaldırılması, başlangıç meridyeninin kaydırılması ve zaman dilimlerinin periyodik olarak güncellenmesi bulunmaktadır.
Bu tartışma, sistem senkronizasyon sorunları, yazılım üzerindeki etkiler ve UTC ile TAI (Uluslararası Atomik Zaman) gibi zaman standartlarının tarihsel bağlamı gibi zaman tutmanın karmaşıklıklarını ve potansiyel sorunlarını vurgulamaktadır.
Bir atlama komutunu ortadan kaldırarak bir AArch64 montaj iç döngüsünü optimize etme girişimi, dallanma tahmincisini şaşırtan uyumsuz bl (bağlantılı dallanma) ve ret (dönüş) çiftleri nedeniyle 4 kat yavaşlamaya neden oldu.
Performans sorununu çözmek için ret yerine br x30 (register'a dallanma) kullanıldı ve daha fazla optimizasyon, inline etme ve SIMD (Tek Komut, Çoklu Veri) talimatlarını kullanma dahil, önemli hız artışları sağladı.
Son optimize edilmiş SIMD sürümü 94 ns'de çalıştı, bu da orijinal koda göre yaklaşık 8.8 kat daha hızlı olduğunu gösteriyor ve asimetrik dallanmadan kaçınmanın ve performans artışı için SIMD'den yararlanmanın önemini vurguluyor.
Makale, önbellek kullanımının verimliliğini vurgulayarak, 1024 adet 32-bit kayan nokta sayısını 94 nanosaniyede toplayan optimize edilmiş bir kodu sergiliyor.
Performans üzerindeki dal tahmini ve CPU mimarisinin önemini, ayrıca kayan nokta aritmetiğinin karmaşıklıklarını ve belirleyici sonuçların sağlanmasını tartışıyor.
Raymond Chen'in geçmiş çalışmalarına ve SIMD (Tek Komut, Çoklu Veri) talimatlarına, derleyici optimizasyonlarına ve tarihsel CPU davranışlarına dair kullanıcı yorumlarına referanslar dahildir.
Google'ın karbon emisyonları, 2024 çevre raporunda bildirildiği üzere, 2019'a kıyasla neredeyse %50 arttı ve bu durum, 2030 yılına kadar net sıfır emisyon hedefine ulaşmasını zorlaştırıyor.
Emisyonlardaki artış, öncelikle veri merkezlerinde daha yüksek enerji tüketimi ve yapay zeka gelişmeleriyle tetiklenen tedarik zinciri emisyonlarından kaynaklanmaktadır. 2023 yılında veri merkezi elektrik tüketiminde %17'lik bir artış yaşanmıştır.
Bu zorluklara rağmen, Google, verimli altyapı ve emisyon azaltımları yoluyla çevresel etkisini azaltmaya kararlıdır. Microsoft gibi diğer teknoloji şirketlerinin de AI talebi nedeniyle karşılaştığı bir zorluktur.
Yazı, belirli görevlerde Google Neural Machine Translation modelini geride bırakan, eğitim hızını ve performansını artırmak için dikkat mekanizmalarını kullanan Transformer modelini inceliyor.
Transformer modeli, 'Attention is All You Need' makalesinde ayrıntılı olarak açıklanmıştır ve TensorFlow (Tensor2Tensor paketi) ve PyTorch (Harvard’ın NLP rehberi) ile uygulamaları bulunmaktadır. Google Cloud tarafından Cloud TPU hizmetleri için tavsiye edilmektedir.
Modelin mimarisi, girdinin ilgili kısımlarına odaklanmasına ve çeviri doğruluğunu artırmasına olanak tanıyan, kendi kendine dikkat ve çok başlı dikkat katmanlarına sahip kodlama ve kod çözme bileşenlerini içerir.
Jay Alammar tarafından yazılan 'The Illustrated Transformer', orijinal transformer mimarisinin adım adım açıklamasıyla büyük övgü alıyor.
GPT-3 gibi yalnızca kod çözücü mimarilerde bilgi akışını görselleştirmek için bbycroft.net önerilmektedir.
Kullanıcılar, Harvard'ın NLP sitesinden açıklamalı kodu, dikkat mekanizmaları gibi temel işleyişleri kavramanın önemini vurgulayarak, transformerları daha derinlemesine anlamak için öneriyor.
Brezilya'nın ulusal veri koruma otoritesi, temel haklara yönelik potansiyel riskleri gerekçe göstererek Meta'nın Brezilya'dan gelen verileri yapay zeka sistemlerini eğitmek için kullanmasını yasakladı.
Meta'nın kamuya açık gönderilerin yapay zeka eğitimi için kullanılmasına izin veren güncellenmiş gizlilik politikası, Brezilya düzenlemelerine uygun olmadığı için bu kısıtlama getirildi.
Meta, bu karara beş gün içinde uymalı veya Avrupa'da görülen benzer direnişi yansıtan günlük para cezalarıyla karşı karşıya kalmalıdır, bu arada ABD'de kamu verileriyle AI eğitimi devam etmektedir.
Brezilya'nın veri düzenleyicisi, gizlilik endişeleri nedeniyle Meta'nın verileri yapay zeka modellerini eğitmek için kullanmasını yasakladı ve bu durum, veri kullanımı ve yapay zeka eğitiminde fikri mülkiyet konusundaki devam eden tartışmaları vurguluyor.
Bazıları, ortaya çıkan yapay zeka modellerinin kamuya açık hale getirilmesi koşuluyla, kamuya açık verilerin kullanımına izin veren bir uzlaşma öneriyor, ancak etik kaygılar ve kullanıcı verilerinin potansiyel istismarı devam ediyor.
Bu tür düzenlemelerin etkinliği ve uygulanması, veri denetimi ve yargı yetkisi ile ilgili zorluklar göz önüne alındığında incelenmektedir.
Apple, yeni bir yapay zeka ortaklığı aracılığıyla OpenAI'nin yönetim kurulunda gözlemci rolü kazanacak ve bu durum Apple'ın kullanıcı tabanının stratejik değerini vurgulayacak.
Apple, GPT-4 API çağrıları için yatırım yapmamasına veya ödeme yapmamasına rağmen, yapay zeka ortağında istikrarı sağlarken, OpenAI kârlı bir pazara erişim sağlıyor.
Bu ortaklık, teknoloji endüstrisi için daha geniş anlamları ve yapay zeka şirketleri arasındaki rekabet dinamiklerini vurgulamaktadır.
Sonar, bir kod kalitesi aracı, yeni dil sözdizimlerine ayak uydurmakta zorlanıyor ve bu durum özellikle Kotlin ile çalışan geliştiriciler arasında hayal kırıklığına neden oluyor.
Varsayılan Sonar kurulumu genellikle gereksiz kod değişikliklerine zorlar ve kuralları özelleştirmek veya istisnalara izin vermek, özellikle sıkı teslim tarihleri altında kullanıcı dostu değildir.
İyileştirme önerileri arasında, kural geçersiz kılmaları için yönetici bildirimleri ile kullanıcı rolleri, geçersiz kılmalar için grup mutabakatı ve kural sorunlarını tartışmak için bir topluluk başlığı bulunmaktadır.
Sonar, bir kod kalitesi ve güvenlik aracı, özellikle sıkı teslim tarihleri altında istisnalar için gereken kapsamlı gerekçelendirme nedeniyle bazı kullanıcılar için hayal kırıklığına neden oluyor.
Başlıca sorunlar, kullanıcıların yeniden yapılandırma sırasında kod kapsamı kredisinin kaybını ve geçici çözümler gereksinimini belirttiği organizasyonel ve iletişim problemlerinden kaynaklanmaktadır, aracın kendisinden değil.
Sonar, özellikle genç ve kıdemli mühendisler için faydalı olsa da, derleme süreleri üzerindeki etkisi ve yönetim tarafından dayatılan katılık yaygın eleştiriler arasındadır.
Belirli genleri susturmak için yeni bir epigenetik düzenleyici geliştirildi, bu da tek genleri hedefleyerek hastalıkları potansiyel olarak önleyebilir.
George Church'ün knockout listesinde dikkat çeken genler arasında, kas kütlesi artışı için MSTN, ağrıya duyarsızlık için SCN9A ve düşük koroner hastalık riski için PCSK9 bulunmaktadır.
Vaad edici olmasına rağmen, gen tedavisinin karmaşıklığı vurgulanmaktadır; bazı özellikler poligeniktir ve çevresel faktörlerin dikkate alınmasını gerektirir.
EF Education-EasyPost baş şefi Owen Blandy, profesyonel bisikletçiliğin önemli bir özelliği olan esnekliği sergileyerek zorluklara uyum sağladı.
Modern bisiklet takımları, özel yiyecek kamyonlarına, beslenme uygulamalarına ve veri odaklı yemek planlarına yatırım yapıyor, yapay zeka ise her bir bisikletçi için diyetleri kişiselleştirmek amacıyla kullanılıyor.
Takımlar, yüksek karbonhidrat ve proteinlere odaklanan beş öğünlük bir günlük planı takip ederler, bisiklet üzerindeki yakıtlamada enerji barları, jeller ve pirinç keki gibi geleneksel yiyecekler bulunur.
Profesyonel bisiklet takımları, beslenme yaklaşımlarını önemli ölçüde geliştirerek, taze otlar ve narenciye ile hafifçe baharatlandırılmış basit yemeklere vurgu yapmaktadır.
Biniciler, kişiselleştirilmiş beslenmenin önemini vurgulayan yarışlar sırasında yasaklanmış olmasına rağmen, antrenman sırasında beslenmeyi optimize etmek için glikoz izleme cihazları kullanırlar.
Ekipler, kramp gibi sorunları önlemek için yeterli buz temini ve diyetlerin titizlikle yönetilmesi gibi lojistik zorluklarla karşı karşıya kalırken, doping endişesi devam etmekte ancak sıkı test ve izleme nedeniyle daha az yaygındır.
Kıdemli bir full-stack web yazılım mühendisi, 10 yıllık deneyimiyle profesyonel bir yapay zeka rolüne geçiş yapmak için tavsiye arıyor.
Bu kişi, programlama, matematik ve bilgisayar bilimlerinde sağlam bir temele sahip, ancak bazı yapay zeka alanlarında sıfırdan başlamayı bekliyor.
Yapay zeka, makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenmeyi kendi kendilerine öğreniyorlar ve benzer bir kariyer değişikliği yapmış olanlardan içgörüler arıyorlar.
Birçok profesyonel, mevcut becerilerini kullanarak ve kurslar ile kendi kendine öğrenme yoluyla yeni beceriler edinerek web geliştirmeden AI/ML rollerine başarılı bir şekilde geçiş yapmıştır.
Temel stratejiler arasında yazılım mühendisi olarak yapay zeka ekiplerine katılmak, mevcut yapay zeka API'lerini kullanmak ve yapay zeka/makine öğrenimi tekniklerinde kademeli olarak becerileri artırmak yer alır.
Pratik tavsiyeler arasında Fast AI gibi özel kurslar almak, açık kaynaklı AI projelerine katılmak ve AI/ML konusundaki yetenekleri göstermek için güçlü bir portföy oluşturmak yer alır.