Dire que All python packaging challenges are solved, c’est quand même assez drôle.
Ce n’est pas vraiment résolu, non ? On a juste rangé ça de façon à ce que ça fonctionne tant bien que mal, non ? haha
Python est un langage majeur utilisé dans le monde entier, mais il est vrai que son environnement est extrêmement désordonné.
Dans les commentaires sur Hacker News, certains s’inquiètent de voir les « entreprises » intervenir, mais ils semblent oublier que si personne n’a rien fait jusqu’à ce que les entreprises s’en mêlent, c’est précisément pour cela qu’on en est arrivé à cette situation.
C’est vraiment intéressant, mais quand on pense que ce n’est ni le gouvernement ni une entreprise comme Google qui a créé ça, c’est un peu effrayant.
On sent à quel point le monde déborde de données.
« Le CTO d’Amplitude, Wade Chambers, a présenté en interne à quelques collègues un outil d’IA qu’il a développé »
Comme pour l’article de Naver mentionné dans la présentation de Yongho Ha, il semble que l’AI Transformation se diffuse bien à l’échelle de toute l’entreprise lorsqu’il existe une volonté ou un objectif porté par le C-level.
Un dirigeant d’organisation doté d’une compréhension profonde et de véritables insights, d’accord, mais un dirigeant tombé dans le culte du « l’IA peut tout » quand il s’agit de jouer avec les chiffres pour des raisons de coûts ??? J’entends presque le bruit des gens qu’on broie, snif
Oh, j’ai aussi essayé de faire quelque chose de similaire !
C’est un service qui traduit et résume en coréen des posts Hacker News avec l’IA, puis les envoie sur une chaîne Telegram.
Si j’avais su que ça existait, je ne l’aurais pas créé… haha. Je me suis abonné !
On nous dit que l’adoption de l’IA double la productivité, mais du coup on nous donne aussi deux fois plus de travail… le salaire, lui, reste le même, et en plus on ne nous rembourse même pas les frais liés à l’IA…
Merci pour votre bon commentaire. Comme vous l'avez dit, ce n’est pas adapté aux cas d’usage des bases de données relationnelles (RDB) et il serait plus approprié de le considérer comme une position d’Elasticsearch (moteur de recherche) et de vector DB (Pinecone). En interne, nous utilisons également Lucene, éprouvé pendant longtemps, pour prendre en charge des fonctionnalités telles que l’indexation, le tri et l’agrégation. Merci :)
Comme vous l'avez dit, il semble s’agir davantage d’une solution qui peut être utilisée de manière réellement serverless dans des cas précis, plutôt que d’une base de données universelle.
Je ne pensais pas avoir une réponse rédigée en coréen ! (J'ai écrit ça de manière trop cynique...)
J’ai d’abord pensé que c’était une idée vraiment innovante. En fait, le principal problème des bases de données serverless est qu’un vrai serveur tourne là où il n’est pas censé être vu. Donc, quand le trafic augmente fortement, il faut attendre que ce serveur soit alloué, et il devient indisponible (environ 5 minutes). C’est pourquoi les bases de données serverless existantes dans le cloud (AWS, etc.) sont difficiles à utiliser au niveau production.
J’ai pensé : « et si j’essayais ? ». La raison qui me faisait m’inquiéter était : est-ce qu’il faudrait réimplémenter des logiques binaires d’indexation, de tri, etc., déjà présentes dans MySQL, PostgreSQL, etc. ? Et à quel point serait-il difficile de reconstruire sur Lambda un projet de base de données open source fiable ? C’est ce à quoi j’ai pensé.
Puisque c’est un produit que vous développez vous-même, j’espère que vous ferez de grands progrès ~!
Dire que All python packaging challenges are solved, c’est quand même assez drôle.
Ce n’est pas vraiment résolu, non ? On a juste rangé ça de façon à ce que ça fonctionne tant bien que mal, non ? haha
Python est un langage majeur utilisé dans le monde entier, mais il est vrai que son environnement est extrêmement désordonné.
Dans les commentaires sur Hacker News, certains s’inquiètent de voir les « entreprises » intervenir, mais ils semblent oublier que si personne n’a rien fait jusqu’à ce que les entreprises s’en mêlent, c’est précisément pour cela qu’on en est arrivé à cette situation.
Waouh... tu viens de mettre le doigt sur l'"essentiel"
Vous avez tout à fait raison !
Il est assez ironique qu’un site web qui dit ne pas accueillir les LLM propose un résumé par LLM.
Il faudrait sans doute introduire une option de réglage MBTI pour les modèles d’IA.
C’est vraiment intéressant, mais quand on pense que ce n’est ni le gouvernement ni une entreprise comme Google qui a créé ça, c’est un peu effrayant.
On sent à quel point le monde déborde de données.
Le code étant publié, je pense qu’y jeter un œil pourrait vous être utile !
« Le CTO d’Amplitude, Wade Chambers, a présenté en interne à quelques collègues un outil d’IA qu’il a développé »
Comme pour l’article de Naver mentionné dans la présentation de Yongho Ha, il semble que l’AI Transformation se diffuse bien à l’échelle de toute l’entreprise lorsqu’il existe une volonté ou un objectif porté par le C-level.
Un dirigeant d’organisation doté d’une compréhension profonde et de véritables insights, d’accord, mais un dirigeant tombé dans le culte du « l’IA peut tout » quand il s’agit de jouer avec les chiffres pour des raisons de coûts ??? J’entends presque le bruit des gens qu’on broie, snif
Il y a un lien vers une image récapitulative, facile à consulter, sur la première ligne du texte.
Je n’adhère pas vraiment à ça ; j’ai l’impression que c’est une astuce qui ne fonctionne que dans des situations très spécifiques.
Oh, j’ai aussi essayé de faire quelque chose de similaire !
C’est un service qui traduit et résume en coréen des posts Hacker News avec l’IA, puis les envoie sur une chaîne Telegram.
Si j’avais su que ça existait, je ne l’aurais pas créé… haha. Je me suis abonné !
https://t.me/hnaisummarykr
Peut-être, de quoi s'agit-il ?
Je me demande comment vous avez vérifié le fonctionnement en local.
On voit aussi dans les commentaires de Hacker News et sur le forum LocalLLaMA de Reddit que GLM est plutôt bien évalué.
GLM 4.5 AIR IS SO FKING GOODDD
Ah…
On nous dit que l’adoption de l’IA double la productivité, mais du coup on nous donne aussi deux fois plus de travail… le salaire, lui, reste le même, et en plus on ne nous rembourse même pas les frais liés à l’IA…
Merci pour votre bon commentaire. Comme vous l'avez dit, ce n’est pas adapté aux cas d’usage des bases de données relationnelles (RDB) et il serait plus approprié de le considérer comme une position d’Elasticsearch (moteur de recherche) et de vector DB (Pinecone). En interne, nous utilisons également Lucene, éprouvé pendant longtemps, pour prendre en charge des fonctionnalités telles que l’indexation, le tri et l’agrégation. Merci :)
Comme vous l'avez dit, il semble s’agir davantage d’une solution qui peut être utilisée de manière réellement serverless dans des cas précis, plutôt que d’une base de données universelle.
Je ne pensais pas avoir une réponse rédigée en coréen ! (J'ai écrit ça de manière trop cynique...)
J’ai d’abord pensé que c’était une idée vraiment innovante. En fait, le principal problème des bases de données serverless est qu’un vrai serveur tourne là où il n’est pas censé être vu. Donc, quand le trafic augmente fortement, il faut attendre que ce serveur soit alloué, et il devient indisponible (environ 5 minutes). C’est pourquoi les bases de données serverless existantes dans le cloud (AWS, etc.) sont difficiles à utiliser au niveau production.
J’ai pensé : « et si j’essayais ? ». La raison qui me faisait m’inquiéter était : est-ce qu’il faudrait réimplémenter des logiques binaires d’indexation, de tri, etc., déjà présentes dans MySQL, PostgreSQL, etc. ? Et à quel point serait-il difficile de reconstruire sur Lambda un projet de base de données open source fiable ? C’est ce à quoi j’ai pensé.
Puisque c’est un produit que vous développez vous-même, j’espère que vous ferez de grands progrès ~!