just a hobby, won’t be big and professional like gnu: the ultimate "task failed succesfully" that continues for 34 years.
https://redd.it/1mzv1me
@r_linuxmemes

Geoffrey #Hinton – Wikipedia, wolna encyklopedia, noblista z fizyki, jeden z twórców sztucznych sieci neuronowych.
https://pl.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton

The Linux Iceberg Chart
https://redd.it/1n1nqlx
@r_linuxmemes

Every Linux group is like this
https://redd.it/1n1llxo
@r_linuxmemes

#Hinton ostrzega przed #AI.
Droga na skróty bez zrozumienia może być niebezpieczna.
https://youtu.be/Si6xhigObEY?si=l8q0S8D5Je3kGRui

#Propaganda #AI 🆚 realny stan #neuronauki na dziś.
https://youtu.be/kgl5UiIK0sc?si=yxwEfJBSebAlvLmu
#profDurka #interfaceMózgKomputer

Measuring System Complexity

I think we can all agree that the less complex our systems are, the easier they are to modify, operate and troubleshoot. But how can we properly measure complexity?

The most popular answer will be something related to cyclomatic complexity or number of code lines. But have you ever tried to use them in practice? I found them absolutely impractical and not actionable for huge codebases. They will always show you some numbers detecting the system is big and complex. Nothing new actually 🙃

I found more practical alternatives in Google SRE book:
🔸 Training Time: Time to onboard a new team member to the team.
🔸 Explanation Time: Time to explain high-level architecture of the service.
🔸 Administrative Diversity: Number of ways to configure similar settings in different parts of the system.
🔸 Diversity of Deployed Configurations: Number of configurations that are deployed in production. It can include installed services, their versions, feature flags, environment-specific parameters.
🔸 Age of the System: The older system tends to be more complex and fragile.

Of course, these metrices are not mathematically precise, but they provide high level indicators of the overall complexity of the existing architecture, not just individual blocks of code. And most importantly, they show what direction we should take to improve the situation.

#engineering #systemdesign

Naukowcy odkryli prosty sposób na zmuszenie AI do łamania zasad. Wystarczą te same sztuczki psychologiczne które działają na ludzi. | PurePC.pl
https://www.purepc.pl/naukowcy-odkryli-prosty-sposob-na-zmuszenie-ai-do-lamania-zasad-wystarczy-jedna-sztuczka-psychologiczna-i-dziala-w-100-proc

Intel opatentował technologię Software Defined Super Cores. Wyższa wydajność jednowątkowa bez rdzeni Performance? | PurePC.pl
https://www.purepc.pl/intel-opatentowal-technologie-software-defined-super-cores-wyzsza-wydajnosc-jednowatkowa-bez-rdzeni-performance

Oczywiście pozostaje kwestia dostosowania samego systemu operacyjnego (w głównej mierze mowa o Windowsie), aby poprawnie rozdzielał zadania oraz identyfikował poszczególne typy rdzeni. W przeszłości (obecnie zresztą też) były z tym problemy, więc jeśli Software Defined Super Cores ma być czymś więcej niż ciekawostką, konieczna byłoby realne dostosowanie schedulera systemu operacyjnego, aby faktycznie poprawnie wykorzystywałby zasoby takiego procesora do określonych typów zadań.

Cracked Microsoft
https://redd.it/1nc0o3v
@r_linuxmemes

[Meme] iHaveLimitedCapacity
https://redd.it/1lt75cm

by @programmer_humor

Kalifornijski startup d-Matrix zapowiedział właśnie technologię, która może mocno namieszać na rynku pamięci dla sztucznej inteligencji. Firma twierdzi, że jej rozwiązanie 3D Digital In-Memory Compute (#3DIMC) ma być nawet 10 razy szybsze i bardziej energooszczędne od obecnie dominującej High-Bandwidth Memory (HBM).
♨️https://ithardware.pl/aktualnosci/nowa_pamiec_d_matrix_hbm-44805.html
#Źródło: ITHardware.pl
https://search.app/86E4x

Przeglądy AI (AI Overviews – AIO), funkcja prezentująca syntetyczne podsumowania w wynikach wyszukiwania, coraz częściej cytują treści wygenerowane przez inne modele sztucznej inteligencji. Z analizy wynika, że około 10,4 procent źródeł AIO powstało nie dzięki pracy dziennikarzy, badaczy czy specjalistów, lecz za sprawą generatywnych algorytmów.
♨️https://ithardware.pl/aktualnosci/sztuczna_inteligencja_podsumowania_google-45007.html
Źródło: ITHardware.pl
https://search.app/2fwrq

Randoy found this in the wild (uni library)
https://redd.it/1nhq74x
@r_linuxmemes

Brakujący element
https://youtu.be/rfM8o6pF_v0?si=SmSWQon14JXPVVeg
#AI #AGI

Z firmami programistycznymi coraz gorzej 😏
https://www.instagram.com/reel/DKACTYGsBNT/?igsh=dnRkNHloY25xZWFh

Można być sceptycznym wobec obecnych możliwości rozwiązań AI, ale faktem jest, że korzystamy z nich coraz częściej. Może duże modele językowe jeszcze nie działają idealnie, ale sprawdzają się coraz lepiej i ich popularność będzie wciąż rosła.
♨️Źródło: ITHardware.pl
https://ithardware.pl/poradniki/lokalne_modele_ai_test_opinia-45203.html
https://search.app/hLjBt
#AI #LLM

Monsters 😎
https://redd.it/1nmj7of
@r_linuxmemes

Inteligencja #LLM opiera się na tym, że ma pod ręką wszystko co ludzkość wymyśliła. Ale tym bardziej ma pod ręką im bardziej dany temat był częsty w zbiorze uczącym.
I jeżeli takie #AI wymyśla coś nowego to tylko przez sklejanie znanych rozwiązań.
♨️https://t.me/sztukawojny/1026467