🧩 Metalang99: funkcjonalny język w preprocesorze C99
🔗Czytaj Więcej🔗
🧠 LaTeX, LLM-y i urok nudnych technologii
Refleksyjny tekst o harmonii między dojrzałą technologią a nowoczesną AI – pochwała praktyczności i niezawodności ponad pogoń za nowością.
Autor eseju pokazuje, jak duże modele językowe (LLM) uzupełniają sprawdzone, stabilne narzędzia takie jak LaTeX. Dzięki treningowi na wieloletniej dokumentacji i przykładach LLM-y świetnie wspierają użytkowników w pracy z LaTeX-em — od wyszukiwania symboli i debugowania błędów po generowanie diagramów w TikZ — ułatwiając naukę i codzienną pracę.
🔗Czytaj Więcej🔗
📚 Złożoność obliczeniowa (2023)
Przystępne opracowanie podstaw złożoności obliczeniowej – doskonałe dla studentów i początkujących programistów chcących zrozumieć, jak oceniać wydajność algorytmów.
Artykuł Samuela Hautamäkiego wyjaśnia pojęcie wzrostu funkcji i notacji Big-O, pokazując, jak algorytmy skalują się wraz ze wzrostem rozmiaru danych wejściowych. Zawiera przykłady, takie jak wyszukiwanie w drzewie binarnym, aby zilustrować logarytmiczną złożoność czasową, i podkreśla znaczenie analizy efektywności algorytmów w informatyce.
🔗Czytaj Więcej🔗
🎨 Dlaczego przestrzeń CIELAB nie poprawia algorytmu median cut
Dogłębna analiza algorytmów kwantyzacji kolorów łączy grafikę komputerową z percepcją wizualną, pokazując, jak precyzyjne dostrajanie algorytmu może poprawić jakość obrazu bez wprowadzania nowej technologii.
Artykuł analizuje, dlaczego zastosowanie przestrzeni barw CIELAB w algorytmie median cut do kwantyzacji kolorów nie daje lepszych wyników niż klasyczne RGB. Autor eksperymentuje ze skalowaniem kanału jasności (L*) i porównuje wyniki w CIELAB, sRGB i Oklab, wskazując, że najlepsze efekty uzyskuje się, gdy jasność ma większą wagę niż kanały kolorów. Wniosek: przestrzenie percepcyjne są bardziej przydatne do mapowania pikseli niż do samego klasteryzowania, a podziały osiowe w RGB już dobrze odwzorowują różnice jasności.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Przedśmiertna analiza upadku sztucznej inteligencji
Refleksyjna i trzeźwa analiza, która studzi nadmierny entuzjazm wobec AI, jednocześnie przypominając, że prawdziwe innowacje często przetrwają swoje własne bańki rynkowe.
Autor rozważa możliwość pęknięcia bańki AI, wskazując, że mimo nadmiernego szumu i wątpliwej opłacalności komercyjnej, duże modele językowe pozostają niezwykle zaawansowaną technologią. Esej oddziela przesadę od realnych osiągnięć, podkreślając, że zastosowania AI w rozpoznawaniu mowy, tłumaczeniu, biologii molekularnej czy medycynie już dorównują ludzkim możliwościom. Nawet jeśli entuzjazm rynkowy osłabnie, postęp technologiczny w dziedzinie AI będzie trwał nadal.
🔗Czytaj Więcej🔗