Negli ultimi sei mesi, ci sono stati numerosi sviluppi significativi nel campo delle LLM (modelli di linguaggio di grandi dimensioni), con oltre 30 nuovi modelli rilasciati, incluso Llama 3.3 70B di Meta, conosciuto per la sua capacità di funzionare su hardware comune.
I modelli di DeepSeek hanno colpito il mercato: R1 ha portato a una perdita nella valutazione di NVIDIA, evidenziando che le restrizioni commerciali sui migliori GPU non fermano più i progressi innovativi.
Le LLM vengono sempre più configurate per utilizzare strumenti esterni come parte del loro processo di ragionamento, migliorando significativamente capacità come la ricerca.
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Il post discute su come sfruttare al meglio l'intelligenza artificiale nell'ambito dello sviluppo software, mettendo in evidenza l'importanza di combinare l'uso di AI con pratiche di sviluppo rigorose per migliorare la produttività, senza sacrificare la qualità.
Viene descritto un uso efficace dei cosiddetti 'CLAUDE.md', documenti che fungono da guida per l'AI, stabilendo regole e contesto per il codice da sviluppare, e ancore di commenti che aiutano l'AI a evitare errori contestuali nel codice.
Sono presentate tre modalità principali per l'uso dell'AI nella scrittura del codice: 'AI come primo bozza', 'AI come programmatore in coppia' e 'AI come validatore', con indicazioni su come ciascuna può integrarsi nel ciclo di sviluppo.
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L'indipendenza tecnologica permette di non dipendere da aziende specifiche per i servizi digitali.
L'autore promuove il concetto di autogestione dei propri strumenti digitali come dominio e servizi web.
L'open-source offre la possibilità di utilizzare e contribuire software gratuitamente, favorendo la collaborazione.
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Il blog discute l'integrazione numerica utilizzando la tecnica della quadratura gaussiana, in particolare la quadratura Chebyshev-Gauss.
La quadratura gaussiana permette di valutare un integrale definito utilizzando valutazioni di funzione in punti specifici, detti nodi.
La quadratura Chebyshev-Gauss utilizza i nodi dei polinomi di Chebyshev, concentrati ai bordi del dominio, per migliorare l'accuratezza rispetto ad altre tecniche.
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Bill Atkinson fu persuaso da Steve Jobs a lasciare il suo dottorato in neuroscienze per unirsi a Apple e contribuire a invenzioni tecnologiche che avrebbero avuto un impatto mondiale.
Atkinson sviluppò importanti strumenti software come QuickDraw e MacPaint, che furono fondamentali per il successo della linea di computer Lisa e Macintosh.
Atkinson contribuì alla realizzazione di HyperCard, un sistema di authoring per creatori non programmatori, anticipando alcune delle funzionalità dei primi browser web.
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CloudFlare ha sviluppato una libreria OAuth utilizzando l'AI di Anthropic, Claude, ma con revisione umana.
L'autore ha riscontrato carenze nei test della libreria per un servizio di autenticazione critico.
È stata rilevata un'implementazione insicura delle intestazioni CORS.
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I tag HTML `<blink>` e `<marquee>` erano usati negli anni '90 per enfatizzare il testo con effetti di lampeggio e scorrimento, ma oggi sono considerati superati.
Il tag `<blink>` è stato originariamente implementato come uno scherzo dai programmatori di Netscape, mentre Microsoft ha introdotto il tag `<marquee>` con Internet Explorer.
Entrambi i tag sono spesso stati criticati per la loro pessima accessibilità e l'utilizzo eccessivo in passato.
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Atkinson dithering è una tecnica di filtro 1-bit usata nei computer Macintosh per convertire le immagini in bianco e nero.
Il metodo confronta ogni pixel con un grigio al 50%, trasformandolo poi in nero o bianco.
La differenza tra l'input e l'output viene distribuita ai pixel vicini.
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Per apprendere CUDA fino a un livello professionale, è suggerito studiare la CUDA Programming Guide di NVidia e i libri correlati, e iniziare con piccoli programmi di esempio.
Per prestazioni ottimali, la scelta dell'hardware giusto è essenziale; le schede grafiche NVIDIA più vecchie di dieci anni potrebbero non essere adatte.
La conoscenza della programmazione parallela e delle capacità di calcolo delle GPU è fondamentale e praticare su progetti reali aiuta a solidificare le competenze.
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Gli agenti sono cicli for che contengono chiamate LLM, consentendo l'esecuzione di comandi e la visualizzazione dei risultati senza l'intervento umano.
Gli agenti, rispetto agli LLM tradizionali, possono interagire con l'ambiente, migliorando la programmazione grazie al feedback continuo e all'interazione con strumenti come 'bash', 'grep' e 'curl'.
L'uso degli agenti migliora notevolmente l'uso delle API e la gestione delle dipendenze, riducendo gli errori di sintassi e le interfacce illusorie attraverso il feedback del compilatore.
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