- HashiCorp 的聯合創始人 Mitchell Hashimoto 在一封發自內心的信中宣佈他在 11 年後離開公司,對 HashiCorp 的影響表示感謝。
- Hashimoto 分享了他離開並尋求雲自動化和基礎設施工具之外的新挑戰的決定。
- 他強調了HashiCorp的成長和成就,包括軟體的廣泛採用和開源項目的認可,並祝願公司未來取得成功。
- HashiCorp 的聯合創始人 Mitchell Hashimoto 在工作 14 年後將離開公司,他對軟體開發行業的貢獻得到了社區的祝賀和感謝。
- 討論圍繞著HashiCorp的專案、最近的許可變更以及使用Terraform進行多雲部署的概念。
- 關於 Mitchell 未來的努力和 HashiCorp 專案的潛在替代方案,以及運營和基礎設施即代碼 (IaC) 工作在開源社區中的重要性,人們紛紛猜測。
- Mozilla 在 Android 上為 Firefox 引入了 450 多個新的擴展,在行動裝置上建立了一個開放的擴展生態系統。
- 用戶現在可以通過輕鬆安裝這些擴展來自定義和增強他們在 Firefox for Android 上的 Web 體驗。
- uBlock Origin 和 Dark Reader 等流行的桌面擴展現已在行動裝置上推出,未來幾個月將添加更多擴展。
- Mozilla擴展了對Firefox for Android的擴展支援,允許使用者從 addons.mozilla.org(AMO)安裝任何擴展。
- 擴展擴展支持的延遲是由於重寫 Firefox for Android 的 UI 需要做大量工作。
- 圍繞這個話題的討論包括對Mozilla決定的猜 測,對隱私的擔憂,對使用AMO帳戶的批評,以及警告使用者未經測試的擴展的建議。
- 在軟體開發中擺脫質量保證 (QA) 團隊可能會產生負面影響。
- 自動化任務和優化流程可能會導致忽視測試的重要性。
- QA 角色對於有效管理軟體質量至關重要,包括缺陷跟蹤、錯誤分類、缺陷調查、關注品質和端到端測試。忽視這些活動可能會產生不利影響。
- 對那些在軟體開發組織中優先考慮品質的人的認可和支持至關重要。
- QA 團隊在軟體開發中起著至關重要的作用,僅依靠開發人員進行測試存在缺點。
- 討論中探討了各種測試方法,例如bug bash和模糊測試。
- 強調了 QA 團隊面臨的局限性和挑戰,包括低估和缺乏培訓和協作,強調了在軟體開發中優先考慮品質保證和全面測試的必要性。
- 巴塞羅那超級計算中心(BSC)推出了第三代Lagarto處理器,稱為Sargantana,它基於開源RISC-V技術。
- Sargantana加工商旨在促進歐洲技術主權並減少對跨國公司的依賴。
- 該晶元提供了更高的性能,是 Lagarto 系列中第一款運行在千兆赫茲頻率障礙之上的晶片,鞏固了 BSC 作為歐洲 RISC-V 計算研究領導者的地位。
- 巴塞羅那超級計算中心(Barcelona Supercomputing Center)創建了一款名為Sargantana的開源RISC-V晶元,優先考慮安全性和本地晶元生產。
- GlobalFoundries為舊晶片開發了一種新的22奈米平面工藝,引發了關於以較小節點尺寸生產晶片的挑戰、成本和可行性的討論。
- 討論涵蓋各種主題,包括業餘愛好者層面的舊晶元生產、舊晶圓廠生產商數量有限、半導體行業的盈利能力、可靠晶元供應的重要性、歐盟在半導體製造方面的前景、CPU 設計性能、語言開發以及有關 Sargantana 晶片的資訊。
- 本文採訪了作者的母親,她是歐盟一家銀行的大型機COBOL程式師。
- 這次採訪強調了她的角色的重要性、過時技術的挑戰以及銀行過渡到更新資料庫的計劃。
- 它還討論了銀行在管理大量數據方面的困難、程式師人口的老齡化以及銀行系統的複雜性。
- 論壇上的討論強調了年輕程式師面臨的挑戰以及銀行業大型機 COBOL 程式設計中機構知識的價值。
- 還討論了新舊系統的集成、尋找熟練的COBOL程式師的難度以及在科技行業工作的個人軼事。
- 此外,主題還包括保留前幾代人的智慧、女性在程式設計中的衰落以及銀行業向新操作系統的遷移。
- FunSearch 是一種利用大型語言模型 (LLM) 在數學科學中取得新發現的方法。
- 它將預先訓練的 LLM 與自動評估器配對,以搜索用計算機代碼編寫的函數並生成新知識。
- 研究人員使用FunSearch解決了上限集問題,併為箱裝問題發現了更有效的演算法,其性能優於最先進的計算求解器。
- FunSearch 製作的程序解釋了解決方案是如何得出的,使其成為一個強大的科學工具。
- 該研究表明,LLM驅動的方法在數學和現實世界應用中具有新發現的潛力。
- 基於語言模型的遺傳程式設計(LLMs)是數學科學界爭論的話題。
- 參與者討論了LLM在生成合理程式和避免荒謬程式方面的優勢。
- 強調了LLM在解決冷啟動問題方面的潛力。
- 與其他遺傳程式設計技術相比,LLM的成本和適用性受到質疑。
- 討論還探討了人工智慧的更廣泛影響,包括神經網路在產生新知識方面的潛力以及對財富不平等的影響。
- 總體而言,對於LLM在代碼演化和問題解決方面帶來的價值和進步,存在不同的觀點。