🔥Najczęściej Dyskutowane Tematy🔥
💰 OpenAI i Nvidia napędzają rynek AI wart bilion dolarów dzięki sieci wzajemnych inwestycji
To pokazuje, jak infrastruktura AI przekształca się w samonapędzający ekosystem, w którym producenci sprzętu i laboratoria AI wzajemnie inwestują, by umocnić pozycję na rynku. Wysoka kapitałochłonność i zależność od chipów zmieniają układ sił w sektorze technologicznym.
Bloomberg donosi, że Nvidia zgodziła się zainwestować do 100 miliardów dolarów w OpenAI na budowę ogromnych centrów danych, podczas gdy OpenAI planuje zakup milionów układów Nvidia do tych samych obiektów. Pomimo krytyki dotyczącej „cyrkularnego” charakteru transakcji, OpenAI podpisało podobne partnerstwo z AMD, obejmujące zakup chipów o wartości dziesiątek miliardów dolarów, stając się jednym z największych udziałowców AMD. Te ruchy podkreślają skalę i przepływy kapitału napędzające boom w branży AI wartej bilion dolarów.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Dwie rzeczy, w których agenci kodujący LLM nadal zawodzą
Artykuł trafnie opisuje rozbieżność między ludzkim a maszynowym rozumowaniem w procesie programowania — tłumacząc, dlaczego obecne LLM-y wciąż słabo sprawdzają się jako współprogramiści.
Autor analizuje dwie uporczywe słabości agentów programistycznych opartych na LLM: brak prawdziwej mechaniki kopiuj–wklej oraz unikanie zadawania pytań doprecyzowujących. Zamiast operować na rzeczywistych fragmentach kodu, modele odtwarzają je z pamięci, co prowadzi do subtelnych błędów. Często też działają z nadmierną pewnością siebie, ignorując informację zwrotną od użytkownika, co skutkuje kruchym i nietrafionym kodem.
🔗Czytaj Więcej🔗
🛡️ Jak CEO Fly.io padł ofiarą phishingu
Szczery i zabawny post-mortem Fly.io przypomina, że nawet wysoce techniczne zespoły pozostają podatne na dobrze przygotowany phishing, jeśli korzystają z przestarzałych mechanizmów logowania i współdzielonych poświadczeń.
Fly.io ujawniło, że ich konto na Twitterze zostało przejęte po tym, jak CEO Kurt Mackey dał się nabrać na atak phishingowy. Napastnicy na krótko przejęli kontrolę nad kontem, usunęli posty i próbowali promować oszustwo kryptowalutowe, choć nie doszło do poważnych szkód. Incydent ujawnił słabe punkty w zarządzaniu kontami społecznościowymi firmy i podkreślił znaczenie metod uwierzytelniania odpornych na phishing, takich jak FIDO2 i Passkeys.
🔗Czytaj Więcej🔗
🎙️ Historia mówiona Kena Thompsona
🔗Czytaj Więcej🔗
⚡ Python 3.14 już jest — jak bardzo przyspieszył?
Analiza Grinberga podkreśla konsekwentny postęp Pythona w kierunku większej wydajności i współbieżności — język wreszcie rozwiązuje ograniczenia GIL, co ma ogromne znaczenie dla dużych systemów produkcyjnych.
Miguel Grinberg przetestował nowo wydany Python 3.14, uznając go za najszybszą dotąd wersję CPython — w niektórych testach do 27% szybszą od 3.13. Porównał standardowy, JIT-owy i wielowątkowy interpreter na różnych obciążeniach pod Linuksem i macOS. Wyniki pokazały umiarkowane zyski dla JIT, lecz znaczące przyspieszenia w wersji bez GIL w scenariuszach wielowątkowych. Choć PyPy nadal pozostaje znacznie szybszy, Python systematycznie zmniejsza dystans.
🔗Czytaj Więcej🔗
🚀 Julia 1.12 – najważniejsze nowości i przyspieszenia
Wydanie to potwierdza dojrzałość Julii jako języka do badań i produkcji – stawia na szybkość, deterministykę i wygodę pracy. Ulepszenia w BOLT i wątkowości wyraźnie przybliżają Julię do świata wydajnych obliczeń równoległych.
Julia 1.12 wprowadza duże usprawnienia wydajności i doświadczenia deweloperskiego, m.in. nowy tryb kompilacji „–trim” zmniejszający rozmiar binariów, ulepszoną obsługę wątków z osobnymi wątkami interaktywnymi oraz lepsze zarządzanie przypisaniem CPU w środowiskach kontenerowych i HPC. Dodano również mechanizmy 'OncePerProcess’, 'OncePerThread’ i 'OncePerTask’ dla bezpiecznej inicjalizacji, wsparcie optymalizacji BOLT oraz ulepszenia w operacjach atomowych, zarządzaniu przestrzenią roboczą i testowalności. Wszystkie te zmiany zwiększają efektywność wykonawczą i integrację systemową Julii.
🔗Czytaj Więcej🔗