Yazar, macOS'ta Canon G5 X II kamerayı bir web kamerası olarak kullanmak için Canon'un yazılımıyla ilgili uyumluluk ve sunucu hataları sorunlarını vurgulayarak hayal kırıklığını dile getiriyor. - macOS 15 ile yazılım sorunları çözülmüş olsa da, birçok özellik abonelik gerektiriyordu ve bu durum, sahip olunan donanımı kullanmak için ek ücretler konusunda endişelere yol açtı. - Gönderi, donanım şirketlerinin yazılım özellikleri için ücret talep etme eğilimini eleştirerek bu tür uygulamaların adilliğini sorguluyor.
Canon'un kullanıcılarından kameralarını web kamerası olarak kullanmaları için ücret talep etme kararı, tüketiciler arasında hayal kırıklığına neden oldu ve şirketlerin belirli işlevler için ücret talep ettiği diğer durumlarla benzerlikler kurdu.
Bu durum, kullanıcıların genellikle bu tür kısıtlamaları aşmak için üçüncü taraf yazılımlar veya ek donanımlar kullandığı, AB tarifeleri nedeniyle kameralardaki 30 dakikalık video kaydı sınırına benzemektedir.
Bu sorun, tüketici elektroniğinde, şirketlerin teknik olarak ek maliyet olmaksızın sunulabilecek özellikleri finansal veya düzenleyici nedenlerle kısıtlayabileceği daha geniş bir eğilimi vurgulamaktadır.
SpaceX'in Dragon uzay aracı, Uluslararası Uzay İstasyonu (ISS) ile kenetlenmek için bir dizi manevrayı başarıyla tamamlayarak uzay operasyonlarındaki gelişmiş yeteneklerini sergiledi.
Yerleştirme süreci, Falcon 9'un kalkışı, yörünge aktivasyonu ve ISS'ye hizalanma ve yaklaşma için bir dizi yanmayı içeren birden fazla aşamayı kapsar.
Bu etkinlik, SpaceX'in ISS görevlerini desteklemedeki devam eden rolünü ve ticari uzay uçuşu teknolojisini ilerletmesini vurgulamaktadır.
Starship Uçuş 7, oksijen/yakıt sızıntısı şüphesi nedeniyle basınç birikmesi sonucu Karayipler üzerinde parçalandı ve bu durum arızaya yol açtı. - Olay, roket güvenliği ve uzay yolculuğunun doğasında bulunan zorluklar üzerine tartışmaları yeniden alevlendirdi ve geçmiş NASA görevleriyle karşılaştırmalar yapıldı. - SpaceX, başarısızlıkları nihai başarıya giden yolda adımlar olarak görerek, yinelemeli geliştirme yaklaşımına bağlı kalmaya devam ediyor ve yakında bir sonraki fırlatmayı gerçekleştirmeyi planlıyor.
Yüksek Mahkeme, ByteDance'in belirli bir son tarihe kadar TikTok'u elden çıkarmasını zorunlu kılan bir yasayı onayladı, aksi takdirde uygulama ABD'de yasakla karşı karşıya kalacak.
Elden çıkarma gerçekleşmezse, Apple ve Google gibi hizmet sağlayıcıların TikTok'u desteklemeye devam edip etmeyeceği konusunda belirsizlik var.
TikTok'un ABD'deki geleceği belirsizliğini korurken, kullanıcılar alternatif platformları keşfediyor ve Çin hükümeti operasyonlarını sürdürmek için stratejiler düşünüyor.
Yüksek Mahkeme, TikTok'un ABD'de kapatılmasına yol açabilecek bir yasağı onayladı ve bu durum, Amerikan içeriği olmadan küresel sosyal ağların geleceği hakkında sorular ortaya çıkardı.
Karar, Birinci Değişiklik sorunlarından ziyade TikTok'un yabancı sahipliğiyle ilgili ulusal güvenlik endişelerine dayanıyor ve bu durum, Amerikan reklam gelirinin kaybı nedeniyle TikTok'un mali sürdürülebilirliğini potansiyel olarak etkileyebilir.
Bu durum, veri gizliliği ve yabancı sahipli teknoloji şirketlerinin etkisi konusundaki daha geniş endişeleri vurgulamaktadır.
Dünyanın sigortalanamaz hale geldiği düşüncesi, doğal afetlere daha az duyarlı alanların varlığıyla çürütülmektedir; bu alanlarda sigorta yapılabilirliği devam etmektedir. - Uygun bina yönetmelikleri ve kontrollü yakma gibi uygulamalar, kasırgalar ve orman yangınları gibi olaylardan kaynaklanan riskleri azaltabilir ve sigortalanabilirliği sürdürebilir. - İklim değişikliği aşırı hava olaylarını artırsa da, mühendislik çözümleri ve geliştirilmiş risk yönetimi bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir, ancak yüksek riskli bölgelerde sigorta maliyetleri artabilir.
Yjs Öğren, kullanıcılara Yjs CRDT (Çatışmasız Çoğaltılmış Veri Türü) kütüphanesini kullanarak gerçek zamanlı işbirlikçi uygulamalar geliştirmeyi öğretmek için tasarlanmış etkileşimli bir öğreticidir. - Öğretici, Yjs temellerini, dağıtılmış uygulamalarda durum yönetimini ve işbirlikçi uygulama geliştirmedeki zorlukları kapsayan canlı örnekler, demolar ve kod alıştırmaları içerir. - Jamsocket tarafından geliştirilen öğretici, Y-Sweet'i kullanır ve Astro, React ve Yjs ile inşa edilmiştir, kullanıcılara otomatik senkronizasyon ve ağ etkileşimi ayarlamaları ile uygulamalı bir deneyim sunar.
Yjs'i Etkileşimli Olarak Öğrenin", etkileşimli demolar ve kodlama alıştırmaları aracılığıyla işbirlikçi uygulamalar için bir Çatışmasız Çoğaltılmış Veri Türü (CRDT) kütüphanesi olan Yjs'i öğrenmeyi basitleştirmek için tasarlanmış bir öğreticidir. - Bu öğretici, mevcut kaynaklardaki yaygın eksiklikleri, dağıtılmış durum yönetimi hakkında daha derin bir anlayış sağlayarak ele alır. - Yjs için bir arka uç çözümü olarak öne çıkan Y-Sweet, Amazon S3 aracılığıyla depolama yetenekleri sunan açık kaynaklı bir Rust sunucusudur.
Mart 2024'te, yeni bir yapay zeka şirketi, yeni teknolojileri öğrenmekten uygulamaları dağıtmaya kadar görevleri otomatikleştirmeyi amaçlayan Devin adlı bir yapay zeka yazılım mühendisini, 21 milyon dolarlık önemli bir yatırımla tanıttı. - Devin'in ilk gösterimleri etkileyiciydi, ancak Answer.AI tarafından yapılan testler karışık sonuçlar ortaya koydu; Devin, API entegrasyonları gibi basit görevlerde başarılı olurken, karmaşık projelerde zorlandı. - Kullanıcı dostu bir arayüze rağmen, Devin'in otonom doğası verimsizliklere yol açtı ve 20 görevden sadece 3'ünde başarılı oldu, bu da yapay zeka beklentileri ile pratik performans arasındaki farkı vurguladı.
AI ajanları, Devin gibi, basit görevleri yöneterek verimliliği artırır ancak yazılım mühendislerini henüz tamamen değiştiremezler çünkü kapsamlı kod incelemesi ve test gereksinimi vardır. - Mühendislik için yalnızca AI'ya güvenen şirketler, kod kalitesiyle ilgili sorunlarla karşılaşmış ve bu da AI'nın karmaşık problem çözmedeki mevcut sınırlamalarını vurgulamıştır. - AI araçları hızla gelişirken, şu anda insan geliştiriciler için destekleyici araçlar olarak en etkili şekilde çalışmaktadırlar ve gelecekte daha önemli görevleri üstlenme potansiyeline sahiptirler.
LWN.net, 2025 yılına kadar daha fazla dağıtımda genişletilebilir zamanlama sınıfının (sched-ext) yükselişini ve Linux çekirdeğinde Rust kodunun artışını öngörüyor. - XZ arka kapısı benzeri potansiyel güvenlik tehditleri ve AI tarafından üretilen koddan kaynaklanan zorluklar bekleniyor, tek bakımcıya sahip projelerle ilgili endişelerle birlikte. - Yıl, daha fazla açık donanım, mobil cihaz dağıtımlarında bir canlanma ve bulut tabanlı ürünlerde güvenlik sorunlarına tanık olabilir, küresel çatışmaların geliştirme topluluğunu potansiyel olarak etkilemesiyle.
2025 yılına kadar, büyük projeler, geliştiricilerin StackOverflow'dan kopyalanan kodlarla ilgili geçmişte yaşanan sorunlara benzer şekilde, AI tarafından üretilen kodu tam olarak anlamadan entegre etmeleri nedeniyle zorluklarla karşılaşabilir.
Yazılım geliştirmede AI araçlarının artan kullanımı, geliştiricilerin temel kodu anlamadan AI'ya güvenmeleri durumunda "öğrenme borcu"na yol açabilir ve bu da sorumlu kod anlama ihtiyacını vurgular.
Teknoloji endüstrisi, kod kalitesini ve hesap verebilirliği sağlamak için yetenekli ve bilgili geliştiricilere duyulan ihtiyaç ile AI'nın avantajlarını dengeleyerek bu değişikliklere uyum sağlamalıdır.