Giải Nobel Hóa học năm 2024 đã được trao cho David Baker vì công trình của ông trong thiết kế protein tính toán và cho Demis Hassabis cùng John M. Jumper vì sự phát triển của AlphaFold2, một mô hình AI dự đoán cấu trúc protein. Những tiến bộ này có ý nghĩa khoa học quan trọng, chẳng hạn như hỗ trợ trong việc hiểu về kháng kháng sinh và phát triển các enzyme để phân hủy nhựa. Giải thưởng được chia, với Baker nhận một nửa, trong khi Hassabis và Jumper chia sẻ nửa còn lại.
Giải Nobel Hóa học được trao cho những tiến bộ trong thiết kế protein tính toán và dự đoán cấu trúc protein, nhấn mạnh tác động của AlphaFold. Khả năng dự đoán cấu trúc protein nhanh chóng của AlphaFold được so sánh với những đột phá trong quá khứ như CRISPR, mặc dù nó có những hạn chế, chẳng hạn như chưa giải quyết hoàn toàn vấn đề gấp nếp protein. Giải thưởng cũng công nhận những đóng góp của David Baker với Rosetta, nhấn mạnh bản chất phát triển của sự công nhận khoa học và vai trò của AI trong nghiên cứu.
Ban giám khảo đã xác định rằng Cognizant phân biệt đối xử với nhân viên không phải người Ấn Độ, ưu ái các công nhân Ấn Độ có thị thực H-1B, dẫn đến các khiếu nại về việc đối xử không công bằng và sa thải.
Cognizant dự định kháng cáo phán quyết, khẳng định cam kết của mình đối với sự đa dạng và không phân biệt đối xử, mặc dù bồi thẩm đoàn đã đề xuất bồi thường thiệt hại trừng phạt.
Vụ việc nhấn mạnh những lo ngại về quy trình cấp visa H-1B, bao gồm các cáo buộc về việc đảm bảo visa cho những công việc không tồn tại, có thể gây bất lợi cho người lao động Mỹ.
Cognizant bị phát hiện có tội phân biệt đối xử với nhân viên không phải người Ấn Độ, làm dấy lên lo ngại về thành kiến văn hóa và động lực nơi làm việc.
Cuộc thảo luận khám phá cách mà sự khác biệt văn hóa, chẳng hạn như chủ nghĩa tập thể so với chủ nghĩa cá nhân, có thể ảnh hưởng đến các quyết định quản lý và dẫn đến sự thiên vị.
Điều này đã khơi dậy một cuộc thảo luận rộng hơn về tác động của việc thuê ngoài, sự cần thiết của tính bao trùm và những thách thức trong việc tích hợp các bối cảnh văn hóa đa dạng trong lực lượng lao động toàn cầu.
Đoạn viết khám phá quan điểm tính toán về thời gian, gợi ý rằng thời gian là quá trình tính toán liên tục của vũ trụ, và do tính không thể giảm thiểu của tính toán, chúng ta không thể dự đoán tương lai hoặc 'nhảy cóc' trong thời gian.
Điều này thảo luận về cách mà nhận thức của chúng ta về thời gian như là tuyến tính là do giới hạn tính toán của chúng ta, trong khi về cơ bản, thời gian có thể là đa luồng, và trải nghiệm của chúng ta được hình thành bởi sự khám phá giới hạn của ruliad, một khái niệm đại diện cho giới hạn đan xen của tất cả các tính toán.
Phần kết luận thách thức các khái niệm truyền thống như du hành thời gian, điều chỉnh quan điểm tính toán về thời gian với Định luật thứ hai của nhiệt động lực học, quy định rằng entropy, hay sự hỗn loạn, có xu hướng tăng theo thời gian.
Stephen Wolfram và Julian Barbour đề xuất rằng thời gian là một thuộc tính nổi lên, gợi ý một vũ trụ vốn dĩ không có thời gian và chứa tất cả các trạng thái có thể có.
Quan điểm của Barbour là thời gian xuất hiện từ các mối quan hệ hình học tĩnh, trong khi Wolfram cho rằng nó xuất phát từ những hạn chế tính toán của chúng ta trong một khung tính toán không có thời gian.
Trong khi cả hai nhà lý thuyết đều đồng ý về một nền tảng vĩnh cửu cho thực tại, các ý tưởng của Wolfram thường được coi là mang tính suy đoán và triết học, thiếu sự hỗ trợ thực nghiệm, và liên quan đến các khái niệm như thuyết vĩnh cửu và lý thuyết vũ trụ khối.
Một bài phê bình về Htmx chỉ ra một số vấn đề, bao gồm thừa kế thuộc tính có vấn đề, vốn là ngầm định và không nhất quán, dẫn đến sự nhầm lẫn và cần thiết phải có các khai báo rõ ràng. Htmx đối mặt với các thách thức với việc thay thế phần tử DOM, lưu trữ trạng thái và chế độ xếp hàng, có thể dẫn đến mất trạng thái cục bộ của trình duyệt, lưu trữ trạng thái bị lỗi và xử lý yêu cầu không trực quan. Mặc dù có vấn đề tích hợp với React, Htmx mang lại lợi ích khi được sử dụng với các ngôn ngữ phía máy chủ, có thể loại bỏ nhu cầu về TypeScript, tuần tự hóa và GraphQL, với đề xuất tái triển khai Htmx trong React để giải quyết những mối quan ngại này.
Phê bình về Htmx tập trung vào những thách thức như xung đột trạng thái phía khách hàng và sự phức tạp của sự kiện, điều này có thể gây ra vấn đề trong các dự án lớn hơn.
Cuộc thảo luận bao gồm các so sánh với React, nhấn mạnh cuộc tranh luận đang diễn ra về độ phức tạp của frontend và sự phù hợp của các công cụ khác nhau.
Mặc dù có những chỉ trích, Htmx được đánh giá cao về sự đơn giản và hiệu quả trong các nhiệm vụ cụ thể, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn công cụ phù hợp cho từng dự án.
Bài báo "Addition is All You Need for Energy-efficient Language Models" giới thiệu thuật toán L-Mul, sử dụng phép cộng số nguyên để xấp xỉ phép nhân số thực dấu phẩy động, giảm chi phí tính toán và năng lượng. L-Mul đạt độ chính xác cao hơn so với phép nhân số thực dấu phẩy động 8-bit và có thể giảm chi phí năng lượng lên đến 95% cho các phép nhân tensor từng phần tử và 80% cho các tích vô hướng. Thử nghiệm trên nhiều nhiệm vụ khác nhau cho thấy L-Mul duy trì độ chính xác tương đương với các phương pháp truyền thống, làm cho nó trở thành một sự thay thế khả thi trong các mô hình transformer.
Cuộc thảo luận tập trung vào việc nâng cao hiệu quả năng lượng trong các mô hình ngôn ngữ bằng cách sử dụng số học điểm cố định và các phép toán số nguyên, vốn hiệu quả hơn so với các phép tính dấu phẩy động, đặc biệt là trong các hệ thống thiếu đơn vị dấu phẩy động.
Hiện có sự quan tâm đến các kiến trúc dựa trên phép cộng cho mạng nơ-ron nhằm giảm thêm chi phí năng lượng, mặc dù vẫn còn lo ngại về tính thực tiễn và độ chính xác so với các tiêu chuẩn số dấu phẩy động IEEE 754.
Cuộc tranh luận bao gồm sự đánh đổi giữa độ chính xác và hiệu suất trong các môi trường tính toán khác nhau, với sự suy đoán về cách các công ty lớn như Nvidia có thể ảnh hưởng đến hướng nghiên cứu AI, có khả năng hạn chế việc khám phá các phương pháp tính toán hiệu quả.
“Thực hành Thiết kế Phần mềm Đáng tin cậy” của kqr trình bày tám thực hành thiết yếu để phát triển phần mềm đáng tin cậy, tập trung vào việc tạo ra bộ nhớ đệm nhanh trong bộ nhớ. - Các thực hành chính bao gồm sử dụng các giải pháp có sẵn như Redis, ưu tiên chi phí và độ tin cậy hơn là tính năng, và triển khai các tính năng tối thiểu nhanh chóng để học hỏi những gì cần thiết. - Các thực hành bổ sung bao gồm sử dụng cấu trúc dữ liệu đơn giản, dự trữ tài nguyên sớm, đặt giới hạn để ngăn ngừa các vấn đề về hiệu suất, làm cho việc kiểm thử trở nên dễ dàng, và nhúng các bộ đếm hiệu suất để theo dõi hành vi của hệ thống.”
Redundancy, hay có nhiều đường dẫn độc lập đến thành công, là rất quan trọng để xây dựng các hệ thống phần mềm đáng tin cậy, như được minh chứng bởi các hệ thống như Google Search và RAID 5. Mặc dù sự dư thừa tăng cường độ tin cậy, nó cũng có thể giới thiệu sự phức tạp và không hiệu quả, đặc biệt trong các hệ thống hiện đại nơi mà các lỗi thường xuất phát từ sự tương tác giữa các thành phần hơn là lỗi của từng thành phần riêng lẻ. Cân bằng giữa hiệu quả và độ tin cậy là cần thiết, với các ví dụ thực tế cho thấy rằng tối ưu hóa quá mức có thể dẫn đến sự giòn của hệ thống; do đó, việc sử dụng các hệ thống con đơn giản, dễ hiểu và bảo trì thường xuyên là chìa khóa để đạt được độ tin cậy.
Dictionaries (dicts) trong Python có thể thay đổi và không rõ ràng, điều này có thể làm phức tạp việc bảo trì và mở rộng mã. - Nên chuyển đổi dicts thành các mô hình dữ liệu có cấu trúc bằng cách sử dụng các công cụ như dataclasses hoặc Pydantic để quản lý mã tốt hơn. - Đối với mã cũ, TypedDicts có thể được sử dụng để thêm cấu trúc, và các chú thích Mapping được đề xuất cho các kho lưu trữ cặp khóa-giá trị để ngăn chặn nợ kỹ thuật.
The post emphasizes using value objects, such as dataclasses, for handling data early in the development process to ensure clear data definitions and avoid optional fields.- It suggests that while dictionaries are useful for dynamic data, overusing them can lead to messy code, and structured types should be used for known data to improve code clarity and reduce bugs.- Python provides tools like dataclasses, TypedDict, and Pydantic to facilitate better data handling, promoting clean and efficient code.
Hoa Kỳ đang xem xét một vụ kiện chống độc quyền mang tính bước ngoặt nhằm có thể chia tách Google, nhắm vào sự thống trị của công ty này trong các lĩnh vực tìm kiếm và quảng cáo.
Trường hợp này có thể thiết lập một tiền lệ cho các hành động quản lý trong tương lai đối với các công ty công nghệ lớn, phản ánh những lo ngại về sự cạnh tranh và đổi mới bị kìm hãm.
Cuộc tranh luận nhấn mạnh sự căng thẳng giữa việc thúc đẩy cạnh tranh thị trường và duy trì những lợi ích do các công ty công nghệ quy mô lớn như Google mang lại, bao gồm các dịch vụ như Android và YouTube.
Boring Tunnel Manager là một công cụ dòng lệnh nhẹ để quản lý các đường hầm SSH (Secure Shell), hỗ trợ cả kết nối cục bộ và từ xa.
Người dùng cấu hình các đường hầm bằng cách sử dụng tệp TOML (Ngôn ngữ Tối giản, Rõ ràng của Tom), với các tùy chọn để chỉ định các chi tiết như máy chủ, người dùng và cổng.
Phần mềm này tương thích với macOS và Linux, và cung cấp các tính năng như tự động kết nối lại và tích hợp với ssh-agent để xác thực an toàn.
Một trình quản lý đường hầm SSH mới đã được phát triển bằng ngôn ngữ lập trình Go và có sẵn trên GitHub, thể hiện sự dễ dàng trong việc nhúng các máy chủ SSH vào ứng dụng với các thư viện của Go.
Mặc dù các thư viện SSH của Go có tính thân thiện với người dùng, nhưng các vấn đề chưa được giải quyết đã dẫn đến việc sử dụng các giải pháp của bên thứ ba, điều mà dự án này nhằm giải quyết.
Những cải tiến trong tương lai có thể bao gồm hỗ trợ Windows và ghép kênh SSH, với dự án đã nhận được phản hồi tích cực và sẵn sàng đón nhận các đề xuất để cải thiện thêm.
Đức đã nới lỏng các quy tắc về việc sử dụng dấu nháy đơn để chỉ sự sở hữu, cho phép các hình thức như "Rosi's Bar," điều này trước đây không đúng theo truyền thống tiếng Đức. Hội đồng Chính tả tiếng Đức hiện cho phép sử dụng dấu nháy đơn để tách 's' sở hữu cách trong tên riêng, gây ra tranh luận về ảnh hưởng của tiếng Anh đối với tiếng Đức. Sự thay đổi này đã dẫn đến các cuộc thảo luận về ảnh hưởng quốc tế đối với tiếng Đức, với một số người ủng hộ việc sử dụng các thuật ngữ tiếng Đức thay thế cho các thuật ngữ tiếng Anh.
Gần đây, người Đức đang tranh luận về ảnh hưởng của tiếng Anh đối với ngôn ngữ của họ, tập trung vào việc chấp nhận dấu nháy đơn 'idiot's apostrophe' trong các ngữ cảnh cụ thể, chẳng hạn như tên doanh nghiệp nhưng không phải trên các vật dụng cá nhân.
Cuộc thảo luận này nhấn mạnh sự căng thẳng giữa sự phát triển và bảo tồn ngôn ngữ, với những ý kiến khác nhau về việc liệu ngôn ngữ nên thích nghi một cách tự nhiên hay duy trì bản sắc văn hóa.
Cuộc tranh luận cũng phản ánh ảnh hưởng toàn cầu rộng lớn hơn của tiếng Anh và những thách thức trong việc duy trì các tiêu chuẩn ngôn ngữ.
LibreDrive là một chế độ cho ổ đĩa quang cho phép truy cập dữ liệu trực tiếp mà không có hạn chế từ firmware, cho phép đọc đĩa UHD và bỏ qua việc thu hồi máy chủ AACS.
Thiết bị này sử dụng một phần mở rộng firmware được lưu trữ trong bộ nhớ khả biến, đảm bảo không để lại dấu vết sau khi tắt nguồn, và được hỗ trợ bởi thư viện mã nguồn mở LibDriveIO.
Phương pháp này cho phép sử dụng các công cụ phổ quát không phụ thuộc vào các mẫu ổ đĩa cụ thể hoặc phiên bản firmware, tăng cường khả năng tương thích với phần mềm như MakeMKV.
LibreDrive, một phần của thư viện LibDriveIO, đã được công bố vào năm 2019, nhưng mã nguồn của nó chưa được phát hành, dẫn đến suy đoán về việc phát hành trong tương lai khi người tạo ra nó nghỉ hưu.
MakeMKV là một công cụ liên quan chuyển đổi đĩa Blu-ray (BD) và DVD sang các tệp MKV, cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) để tự động hóa, mặc dù một số người dùng thích MP4 để có khả năng tương thích rộng hơn.
Thảo luận về LibreDrive và MakeMKV bao gồm những thách thức với Quản lý Quyền Kỹ thuật số (DRM) và hạn chế vùng, với người dùng tìm cách giải quyết, trong khi lo ngại pháp lý về vi phạm DMCA vẫn tồn tại.
PEP 760, được đề xuất bởi Pablo Galindo Salgado và Brett Cannon, đề nghị không cho phép các mệnh đề except: trống trong Python để nâng cao độ chính xác trong xử lý lỗi. - Đề xuất này nhằm ngăn chặn việc xử lý ngoại lệ quá rộng có thể che khuất các lỗi quan trọng bằng cách yêu cầu các loại ngoại lệ rõ ràng. - PEP khuyến khích các nhà phát triển áp dụng các thực hành xử lý lỗi chính xác hơn, với các chi tiết bổ sung có sẵn về việc ngừng sử dụng, công cụ và các ý tưởng bị từ chối.
PEP 760 đề xuất không cho phép các mệnh đề except: trần trong Python, hiện tại đang bắt tất cả các ngoại lệ, bao gồm cả những ngoại lệ quan trọng như thoát hệ thống và ngắt bàn phím.
Những người chỉ trích cho rằng sự thay đổi này có thể làm hỏng mã hiện có, yêu cầu người dùng nâng cấp hoặc vá các phụ thuộc, điều này có thể gây khó khăn cho những người dùng Python không thường xuyên.
Đề xuất này đã gây ra cuộc tranh luận về khả năng tương thích ngược và tác động của nó đến hệ sinh thái của Python, với một số người đề xuất rằng nó nên là một quy tắc linter thay vì một thay đổi ngôn ngữ.
Intel's Lunar Lake giới thiệu kiến trúc đồ họa Xe2, cải thiện đáng kể hiệu suất và hiệu năng cho GPU tích hợp trong các laptop mỏng nhẹ. Kiến trúc Xe2 có tám lõi Xe được chia thành hai Render Slices, với các cải tiến trong bộ nhớ đệm, Vector Engines và khả năng raytracing, cho thấy sự gia tăng hiệu suất đáng kể so với người tiền nhiệm, Meteor Lake. Chiến lược của Intel nhấn mạnh vào tối ưu hóa hiệu suất và năng lượng, sử dụng nhiều bộ nhớ đệm hơn để giảm truy cập DRAM, và giới thiệu trước các GPU rời Battlemage sắp tới, cho thấy sự tập trung mạnh mẽ vào việc nâng cao hiệu suất GPU.
Kiến trúc Xe2 của Intel ra mắt với GPU tích hợp (iGPU) của Lunar Lake, nhằm mục tiêu thống nhất đồ họa trên toàn bộ dòng sản phẩm của họ và tham gia vào thị trường GPU rời.
Việc hỗ trợ Linux và quản lý năng lượng cho Xe2 vẫn đang trong quá trình phát triển, trong khi cộng đồng mã nguồn mở tiếp tục cải thiện ảo hóa đồ họa Xe1 SR-IOV.
Thảo luận nhấn mạnh sự tập trung của Intel vào phần cứng mới và kiến trúc trình điều khiển, với sự đóng góp từ cộng đồng, và đề cập đến mã hóa/giải mã video, so sánh chất lượng và tốc độ mã hóa phần cứng và phần mềm.
Theo bài viết, một thí nghiệm tư duy hình học minh họa các tính chất đáng ngạc nhiên của các hình dạng trong không gian nhiều chiều, bắt đầu từ một hình vuông 2D và mở rộng đến các chiều cao hơn. Nó tiết lộ rằng trong các chiều cao hơn, quả cầu trung tâm (hoặc n-ball) có thể mở rộng ra ngoài hình dạng bao quanh, thách thức những kỳ vọng trực quan về không gian và thể tích. Cuộc thảo luận bao gồm các tính chất toán học của n-balls, cho thấy rằng khi số chiều tăng lên, không gian xung quanh chúng phát triển nhanh hơn so với chính các n-balls, được hỗ trợ bởi các hình ảnh tương tác và phân tích sâu hơn.
Bài viết khám phá hình học không gian nhiều chiều, tập trung vào cách mà n-quả cầu (hình cầu trong không gian n chiều) vẫn giữ được tính đối xứng, trong khi n-khối lập phương (khối lập phương trong không gian n chiều) trở nên "nhọn" khi số chiều tăng lên.
Điều này nhấn mạnh rằng trong các chiều n≥10, quả cầu trung tâm n có thể mở rộng ra ngoài ranh giới của n-lập phương, minh họa sự phức tạp của các chiều cao hơn.
Cuộc thảo luận bao gồm các bình luận của người dùng và các tham chiếu đến "lời nguyền của chiều không gian", với người dùng bày tỏ sự thích thú với các hoạt hình hình học và các thí nghiệm tư duy.