Healthchecks.io, một doanh nghiệp SaaS (Phần mềm như một dịch vụ) do một người điều hành, kỷ niệm 9 năm thành lập với 652 khách hàng trả phí và doanh thu định kỳ hàng tháng (MRR) là $14,043.
Người sáng lập, Pēteris Caune, nhấn mạnh tính bền vững và cân bằng giữa công việc và cuộc sống hơn là tối đa hóa doanh thu, duy trì doanh nghiệp như một hoạt động cá nhân mà không có kế hoạch mở rộng hay thêm tính năng mới.
Những nâng cấp kỹ thuật gần đây bao gồm các máy chủ web và cơ sở dữ liệu mới, và việc sử dụng maddy cho email và lưu trữ tương thích S3 để tối ưu hóa hiệu suất và giảm kích thước cơ sở dữ liệu.
Doanh nghiệp SaaS (Phần mềm như một dịch vụ) một người, Healthchecks.io, đã hoạt động thành công trong 9 năm, nhấn mạnh tiềm năng cho các doanh nhân đơn lẻ trong ngành công nghệ.
Cuộc thảo luận nhấn mạnh tầm quan trọng của cân bằng giữa công việc và cuộc sống, với nhiều quan điểm khác nhau về việc quản lý tình trạng kiệt sức và lợi ích của việc tận hưởng công việc của mình.
Đoạn bài viết cũng đề cập đến các chiến lược duy trì một doanh nghiệp SaaS cá nhân, chẳng hạn như giảm thiểu sự phụ thuộc, tận dụng các dịch vụ đám mây toàn cầu và cung cấp nhiều tùy chọn tự phục vụ cho người dùng.
FastHTML cho phép xây dựng các ứng dụng web có khả năng mở rộng nhanh chóng bằng cách sử dụng Python, tích hợp dữ liệu thời gian thực và các thành phần giao diện người dùng có thể tái sử dụng.
Điều này cung cấp một khởi đầu nhanh chóng với một tệp Python duy nhất, truy cập đầy đủ vào các công nghệ web, và hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng như Railway và Vercel.
Được lấy cảm hứng từ FastAPI, FastHTML được thiết kế để tạo ra các Ứng dụng Trang Đơn hiện đại (SPAs) và nâng cao khả năng của trình duyệt với HTMX.
FastHTML là một framework mới để xây dựng các ứng dụng web hiện đại bằng cách sử dụng Python thuần túy, được tạo ra bởi Jeremy Howard, người được biết đến với việc sáng lập Fastmail và dẫn dắt phiên bản sản xuất chính đầu tiên của Kaggle.
Khung này tích hợp Python với HTMX cho các ứng dụng dựa trên siêu phương tiện, bộ ba ASGI/Uvicorn/Starlette để hỗ trợ không đồng bộ, và một hệ thống thành phần Python mới gọi là FastTag, lấy cảm hứng từ lập trình hàm.
FastHTML nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng web bằng cách cung cấp độ phức tạp tăng dần, dễ dàng tùy chỉnh và một hệ thống minh bạch cho phép các nhà phát triển sử dụng JavaScript hoặc chỉnh sửa yêu cầu trực tiếp.
Nhóm FAIR của Meta đã giới thiệu SAM 2, một mô hình tiên tiến cho việc phân đoạn hình ảnh và video, mở rộng khả năng của mô hình SAM ban đầu.
SAM 2 sử dụng kiến trúc transformer với bộ nhớ streaming để xử lý thời gian thực và bao gồm một động cơ dữ liệu trong vòng lặp mô hình, dẫn đến việc tạo ra bộ dữ liệu SA-V, bộ dữ liệu phân đoạn video lớn nhất cho đến nay.
Model này thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau, với các cấu hình khác nhau có sẵn, chẳng hạn như sam2_hiera_tiny và sam2_hiera_large, mỗi cấu hình cung cấp các mức độ hiệu suất và tốc độ khác nhau.
SAM 2: Phân đoạn bất kỳ trong hình ảnh và video đã được phát hành bởi đội ngũ Segment Anything, đánh dấu mô hình thống nhất đầu tiên cho việc phân đoạn đối tượng theo yêu cầu trong thời gian thực cả trong hình ảnh và video.
Phiên bản phát hành bao gồm mã nguồn, mô hình, một tập dữ liệu, một bài báo nghiên cứu và một bản demo, với các ứng dụng trong các lĩnh vực như nghiên cứu sinh học và theo dõi video.
Phiên bản demo không thể truy cập được ở Illinois hoặc Texas do các luật về quyền riêng tư sinh trắc học, nhưng mô hình này được khen ngợi về hiệu suất và các ứng dụng tiềm năng của nó, chẳng hạn như chú thích tự động và theo dõi đối tượng.
Vào ngày 19 tháng 7 năm 2024, một bản cập nhật phần mềm CrowdStrike đã gây ra sự cố IT lớn nhất trong lịch sử, ảnh hưởng đến 8,5 triệu máy tính Windows, bao gồm cả các hệ thống quan trọng trong bệnh viện, ngân hàng và hãng hàng không.
Việc mất điện đã dẫn đến sự giảm đáng kể trong lưu lượng hàng không của các hãng hàng không lớn, với Delta giảm 46% số chuyến bay, United giảm 36%, và American giảm 16%, trong khi Southwest Airlines không bị ảnh hưởng.
Việc phục hồi kéo dài của Delta là do thiếu một kế hoạch khôi phục thảm họa thích hợp, nhấn mạnh tầm quan trọng của các chiến lược dự phòng mạnh mẽ trong việc giảm thiểu những gián đoạn như vậy.
CrowdStrike đã có tác động đáng kể đến Delta Airlines, đặc biệt là ảnh hưởng đến phần mềm theo dõi phi hành đoàn của họ, dẫn đến thời gian phục hồi kéo dài hơn so với các hãng hàng không khác.
Việc Delta phụ thuộc vào mô hình trung tâm và nhánh cùng với thời điểm xảy ra sự cố đã làm vấn đề trở nên trầm trọng hơn, khiến việc sắp xếp lại các chuyến bay và quản lý sự sẵn sàng của phi hành đoàn trở nên khó khăn.
Vụ việc này làm nổi bật những lo ngại rộng hơn về tính vững chắc của các hoạt động CNTT và kế hoạch khắc phục thảm họa trong các hãng hàng không lớn, với một số người cho rằng các vấn đề này là do đầu tư không đủ vào cơ sở hạ tầng CNTT.
Những công ty AI đang bị chỉ trích vì thu thập dữ liệu từ OpenStreetMap (OSM) mà không tuân theo các thực hành tốt nhất, dẫn đến chi phí hạ tầng tăng cao và sự bực bội trong các công ty bị ảnh hưởng.
Đề xuất là các công ty AI nên quyên góp 10.000 đô la cho OSM thay vì thu thập dữ liệu, như một cách để hỗ trợ nền tảng và giảm thiểu chi phí liên quan đến lưu lượng truy cập lớn.
Cuộc thảo luận nêu bật vấn đề rộng hơn về việc cân bằng giữa truy cập dữ liệu mở với gánh nặng tài chính và kỹ thuật do việc tự động thu thập dữ liệu gây ra, đề xuất các giải pháp như giới hạn tốc độ, xác thực và bằng chứng công việc.
Đoạn bài viết chi tiết về một mô phỏng trái đất theo quy trình được tạo ra bằng cách sử dụng các shader đoạn mã GLSL, mô phỏng lịch sử của một hành tinh giống trái đất trong vài phút với tốc độ 60 khung hình mỗi giây.
Những tính năng chính bao gồm địa hình được tạo ra theo quy trình, chuyển động của các mảng kiến tạo, xói mòn thủy lực, mô hình hóa khí hậu toàn cầu, và tác động của con người lên môi trường.
Phần mô phỏng sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như nhiễu chuyển động Brown phân đoạn, xói mòn nhiệt, và mô hình khuếch tán Lotka-Volterra để tạo ra sự tiến hóa hành tinh thực tế và động.
Hacker News users đang thảo luận về một mô phỏng các thế giới trên GPU, bao gồm các giả định trong mô phỏng, tác động của biến đổi khí hậu và các tác phẩm văn học khoa học viễn tưởng liên quan.
Cuộc trò chuyện bao gồm những tham chiếu hoài niệm về các trò chơi mô phỏng cũ và các cuộc tranh luận về khái niệm sống trong một vũ trụ mô phỏng.
Những khía cạnh kỹ thuật như các bộ đổ bóng đoạn GLSL được đề cập, cùng với các đề xuất sách và câu chuyện liên quan đến chủ đề này.
Thúc đẩy khả năng đi bộ đòi hỏi phải ưu tiên sự tôn trọng đối với người đi bộ, bao gồm tuân thủ, an toàn và phẩm giá.
Tuân thủ các quy định của ADA (Đạo luật Người Mỹ Khuyết tật) là cần thiết nhưng thường không đủ cho tính khả dụng.
Đi bộ thực sự không chỉ liên quan đến an toàn mà còn bao gồm các yếu tố như bóng mát, tiện lợi, sự bao bọc và sự tham gia để làm cho việc đi bộ trở thành một hoạt động hấp dẫn.
Ưu tiên cơ sở hạ tầng cho người đi bộ hơn là các thiết kế tập trung vào xe hơi có thể làm cho các khu vực đô thị dễ đi bộ hơn và cải thiện chất lượng cuộc sống.
Bằng cách cấm xe hơi vào trung tâm thành phố, ngoại trừ các phương tiện khẩn cấp và vận chuyển hàng hóa, và giảm số làn đường, có thể cải thiện khả năng đi bộ.
Ví dụ từ các thành phố như Houston và Salt Lake City minh họa tác động tiêu cực của việc quy hoạch tập trung vào xe hơi và lợi ích tiềm năng của việc ưu tiên người đi bộ.
Zig đang chuyển đổi @cImport sang hệ thống xây dựng để loại bỏ sự phụ thuộc vào libclang, biến việc nhập các tệp C thành một bước xây dựng thay vì bao gồm trực tiếp mã nguồn.
Thay đổi này đã tạo ra cuộc tranh luận giữa người dùng, với ý kiến chia rẽ về việc liệu đây là một sự bất tiện nhỏ hay một sự thay đổi đáng kể ảnh hưởng đến sức hấp dẫn của Zig đối với các lập trình viên C.
Cuộc thảo luận nhấn mạnh sự cân bằng giữa việc duy trì một tầm nhìn rõ ràng cho ngôn ngữ và giải quyết các mối quan tâm của người dùng, với nhiều người đánh giá cao cách tiếp cận sáng tạo và sự lãnh đạo mạnh mẽ của Zig.
Định lượng là một kỹ thuật để giảm kích thước và cải thiện hiệu suất của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) bằng cách hạ thấp độ chính xác của các tham số mô hình.
Những phương pháp chính bao gồm Lượng tử hóa sau huấn luyện (PTQ) và Huấn luyện nhận thức lượng tử hóa (QAT), với những tiến bộ như GPTQ, GGUF, và BitNet giảm đáng kể kích thước mô hình và nhu cầu tính toán.
Cuốn hướng dẫn bao gồm các khái niệm cơ bản như lượng tử hóa đối xứng và bất đối xứng, ánh xạ phạm vi và hiệu chuẩn, cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện để tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
Đoạn bài viết cung cấp một giới thiệu toàn diện về lượng tử hóa LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), bao gồm các hướng dẫn trực quan và tài liệu tham khảo.
Thảo luận về các phương pháp lượng tử hóa khác nhau, chẳng hạn như lượng tử hóa không đối xứng và đối xứng, và nêu bật các vấn đề như mất chất lượng do lỗi trong lượng tử hóa không đối xứng.
Đoạn bài đã thu hút sự quan tâm nhờ vào các giải thích chi tiết và những hiểu biết thực tiễn, biến nó thành một nguồn tài liệu quý giá cho những ai đang nghiên cứu hoặc làm việc với các mô hình học máy.
Dark Sky, một ứng dụng thời tiết phổ biến được biết đến với các cảnh báo mưa chính xác và hình ảnh điểm sương chi tiết, đã bị ngừng hoạt động, dẫn đến sự không hài lòng rộng rãi của người dùng.
Người dùng than phiền về việc mất đi các tính năng độc đáo của Dark Sky, chẳng hạn như biểu đồ điểm sương theo giờ và cảnh báo mưa theo thời gian thực, những tính năng này chưa được sao chép hoàn toàn trong Apple Weather.
Những lựa chọn thay thế như Weather Underground, Carrot Weather và Merry Sky được đề cập, nhưng không cái nào được xem là sự thay thế hoàn chỉnh cho chức năng và giao diện người dùng của Dark Sky.
Microjs cung cấp một bộ sưu tập các micro-framework và micro-library, có kích thước nhỏ gọn (5k và dưới), di động, và chuyên thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả.
Trang web cho phép các nhà phát triển dễ dàng tìm và đóng góp vào các micro-framework này bằng cách fork trang web trên GitHub, thêm framework của họ vào data.js và gửi một pull request.
Đây là tài nguyên đặc biệt hữu ích cho các nhà phát triển muốn tránh các khung công tác lớn và đơn khối để ưa chuộng các giải pháp nhẹ nhàng và tập trung hơn.
Microjs.com, một trang web nổi tiếng với việc liệt kê các thư viện JavaScript nhỏ, đang được các nhà phát triển thảo luận một cách hoài niệm về tính hữu ích trong quá khứ và các thư viện mà nó đã giới thiệu.
Người dùng đang chia sẻ những kỷ niệm về việc sử dụng các công cụ JavaScript cũ như Moment.js, RequireJS và MooTools, nhấn mạnh sự phát triển của hệ sinh thái JavaScript qua các năm.
Cuộc trò chuyện phản ánh những thách thức và thay đổi trong phát triển JavaScript, bao gồm các vấn đề về khả năng tương thích ngược, sự gia tăng của các framework mới và sự thay đổi sở thích của cộng đồng.
Trong bài báo của Google Deepmind, "Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers," đã thực hiện hơn 10,000 lần chạy huấn luyện LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) để tìm các siêu tham số tối ưu, với chi phí ước tính để tái tạo là 12,9 triệu đô la.
Toàn bộ nỗ lực tính toán là 5.42e24 FLOPs (Các phép toán dấu phẩy động), với chi phí được phân chia thành các thí nghiệm khác nhau như căn chỉnh, các biến thể tốc độ học, và suy giảm trọng số.
Phân tích giả định việc sử dụng các TPU (Đơn vị Xử lý Tensor) với độ chính xác bfloat16 và cung cấp mã Python cho các tính toán chi tiết, nhấn mạnh các tài nguyên tính toán đáng kể nhưng khả thi cần thiết cho việc sao chép.
Cuộc thảo luận xoay quanh chi phí cao liên quan đến việc sản xuất một bài nghiên cứu của Google DeepMind, nhấn mạnh rằng những chi phí như vậy không phải là hiếm trong các lĩnh vực khoa học khác.
Chi phí không chỉ bao gồm tài nguyên tính toán mà còn cả các khoản chi phí không liên quan đến tính toán đáng kể như lương, thiết bị và vật tư tiêu hao, có thể lên đến hàng trăm nghìn đô la.
Cuộc trò chuyện cũng đề cập đến những thách thức của việc tái lập lại kết quả trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt khi các thí nghiệm ban đầu được thực hiện bằng cách sử dụng các tài nguyên độc quyền hoặc rất chuyên biệt.
Nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp hiệu quả về chi phí để huấn luyện các mô hình biến đổi khuếch tán văn bản thành hình ảnh (T2I) quy mô lớn, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như che ngẫu nhiên các mảnh hình ảnh và sử dụng hình ảnh tổng hợp, họ đã huấn luyện một mô hình với 1,16 tỷ tham số chỉ với chi phí $1,890, đạt được hiệu suất cạnh tranh.
Phương pháp này rẻ hơn 118 lần so với các mô hình khuếch tán ổn định hiện có, và nhóm nghiên cứu dự định phát hành quy trình đào tạo của họ để làm cho việc đào tạo mô hình khuếch tán quy mô lớn trở nên khả thi với ngân sách nh ỏ.
Việc giảm chi phí nhanh chóng trong AI do những cải tiến tiệm cận có thể khiến quy định trở nên không còn quan trọng, có khả năng dẫn đến nhiều mô hình ngoài khơi hơn.
Những mô hình AI mã nguồn mở được kỳ vọng sẽ cải thiện, thúc đẩy các công ty công nghệ lớn nâng cao các sản phẩm của họ, mặc dù các ông lớn có khả năng sẽ tiếp tục thống trị do nguồn lực của họ.
Chi phí đào tạo đang giảm, điều này có thể sớm cho phép đào tạo các mô hình AI lớn ở mức độ người tiêu dùng, mặc dù việc tìm nguồn dữ liệu toàn diện vẫn là một thách thức đáng kể.
LG và Samsung đã trưng bày các màn hình TV trong suốt tại CES 2024, sử dụng công nghệ OLED và microLED tương ứng.
Những màn hình OLED trong suốt của LG cung cấp độ trong suốt khoảng 45%, trong khi màn hình microLED của Samsung có độ trong suốt cao hơn nhưng đ ắt đỏ và khó sản xuất.
Ứng dụng thực tế cho các màn hình trong suốt này bao gồm biển hiệu bán lẻ, cuộc gọi video trên máy tính để bàn, và giao thông công cộng, thay vì được người tiêu dùng sử dụng ngay lập tức trong gia đình.
LG và Samsung đang phát triển màn hình OLED trong suốt, đã được sử dụng trong các dự án thực tế tăng cường và biển báo kỹ thuật số.
LCD trong suốt, cần có đèn nền, cũng là một phần của sự tiến bộ công nghệ này nhưng gặp phải những thách thức như độ tương phản đen, khiến chúng kém thực tế hơn cho TV gia đình.
Được coi là phù hợp hơn cho các ứng dụng cụ thể như màn hình ô tô và quảng cáo hơn là sử dụng chung cho người tiêu dùng.
Ban đầu, tác giả sử dụng phân tích của Vercel trên gói chuyên nghiệp nhưng đã tìm cách giảm chi phí do việc sử dụng dữ liệu đầu ra cao từ các hình ảnh PNG lớn.
Bằng cách chuyển đổi hình ảnh sang định dạng JPG và xây dựng một API phân tích tùy chỉnh sử dụng "Squeeh stack" (các ứng dụng dựa trên SQLite), tác giả đã tiết kiệm được 13,27 đô la mỗi tháng.
Giải pháp tùy chỉnh bao gồm thiết lập một API với Bun và Hono, triển khai trên VPS, và tạo một bảng điều khiển phân tích cơ bản, cung cấp dữ liệu tương đương với phân tích của Vercel.
Đoạn viết thảo luận về các phương pháp và nền tảng khác nhau để lưu trữ một blog hoặc trang tĩnh, so sánh chi phí và các thiết lập kỹ thuật.
Điều này làm nổi bật việc sử dụng các dịch vụ như Digital Ocean, GitHub Pages và Cloudflare, với người dùng chia sẻ kinh nghiệm và sở thích của họ.
Cuộc trò chuyện bao gồm những góc nhìn hài hước và phê phán về việc làm quá phức tạp các dự án đơn giản và những đánh đổi giữa các giải pháp lưu trữ khác nhau.