🧩 Skalowanie HNSW w Redisie
To techniczne studium łączy inżynierską precyzję z otwartoźródłową narracją, pokazując, jak Redis ewoluuje w kierunku systemu do wektorowego i semantycznego wyszukiwania na dużą skalę.
Twórca Redisa, antirez, opisuje implementację struktury Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) w Redisie. Omawia zaawansowane optymalizacje, takie jak 8-bitowa kwantyzacja wektorów, wielowątkowe operacje odczytu i zapisu oraz strategie odzyskiwania pamięci. Artykuł przedstawia też koncepcję udostępniania HNSW jako natywnej struktury danych Redisa i skalowania ich między instancjami z możliwością filtrowania przez metadane JSON. Mimo dużych wymagań pamięciowych, HNSW pozostają kluczowe dla wysokowydajnych wyszukiwań podobieństwa.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧬 Kanada traci status kraju wolnego od odry
To poważny cios dla zdrowia publicznego w Ameryce Północnej i ostrzeżenie dla innych państw, że wahania wobec szczepień mogą cofnąć wieloletnie postępy w eliminacji chorób zakaźnych.
Kanada utraciła status kraju wolnego od odry po tym, jak wirus utrzymywał się przez ponad rok – poinformowała Panamerykańska Organizacja Zdrowia. W 2025 roku odnotowano ponad 5 000 przypadków, głównie w społecznościach o niskim poziomie szczepień w Ontario i Albercie. Oznacza to, że region obu Ameryk nie jest już uznawany za wolny od odry, choć część krajów, w tym USA, może jeszcze zachować ten status. Władze apelują o intensyfikację kampanii szczepień i reformy systemowe w celu zwiększenia odporności populacyjnej.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚡ Dekompresja nawet o 30% szybsza w CPython 3.15
Świetny przykład, jak drobne zmiany w zarządzaniu pamięcią mogą przynieść realne zyski wydajności — to pokaz ciągłego doskonalenia rdzenia Pythona.
Nowa wersja CPython 3.15 przynosi do 30% szybszą dekompresję dzięki wykorzystaniu API PyBytesWriter do zarządzania buforami wyjściowymi. Zmiana znacząco przyspiesza obsługę algorytmów Zstandard (zstd) i zlib, upraszczając przy tym implementację i zmniejszając rozmiar kodu. Optymalizacja szczególnie poprawia wydajność przy pracy z dużymi zbiorami danych, np. podczas instalacji pakietów Python lub przetwarzania danych.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧊 Jak chcesz swojego Iceberga? Strumieniowo czy wsadowo?
Świetne, praktyczne spojrzenie na współczesne architektury danych – pokazuje, że spór „stream vs batch” to dziś kwestia strategii optymalizacji, a nie ideologii.
Artykuł porównuje analitykę strumieniową i wsadową w Apache Iceberg, analizując rozwiązania Apache Fluss i Confluent Tableflow. Autor wyjaśnia, jak Fluss minimalizuje duplikację danych dzięki tieringowi bez kopiowania, podczas gdy Tableflow utrzymuje osobne kopie dla niezawodności i efektywności. Tekst omawia kompromisy między porządkiem czasowym a partycjonowanym układem danych oraz pokazuje, jak techniki streamingu potrafią zjednoczyć dane historyczne i bieżące za pomocą spójnych offsetów.
🔗Czytaj Więcej🔗
🎬 Odpowiedzialne wykorzystanie generatywnej AI w produkcji filmowej Netflixa
Wytyczne te pokazują, jak duże wytwórnie przechodzą od eksperymentów do formalnego zarządzania wykorzystaniem AI, co odzwierciedla rosnącą potrzebę etycznych i prawnych ram dla technologii generatywnych w branży kreatywnej.
Netflix opublikował szczegółowe wytyczne dla twórców filmowych i partnerów produkcyjnych dotyczące odpowiedzialnego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w procesie tworzenia treści. Dokument podkreśla znaczenie przejrzystości, zgody i zgodności z prawem, zwłaszcza w kontekście wizerunku aktorów, materiałów chronionych prawem autorskim oraz finalnych rezultatów. Określa przypadki niskiego i wysokiego ryzyka, praktyki ochrony danych oraz sytuacje wymagające pisemnej zgody. Celem przewodnika jest zachowanie równowagi między innowacyjnością a integralnością etyczną, prawną i twórczą w produkcjach Netflixa.
🔗Czytaj Więcej🔗