मैंने कभी graduate school में OCaml का इस्तेमाल किया था, लेकिन इसका ecosystem सच में बहुत कमजोर है, references भी ठीक से नहीं मिलते, और खासकर पूछने के लिए कोई इंसान ही नहीं मिलता। मेरे निजी मानदंड से देखें तो हमारे देश में programming language society वाले क्षेत्र को छोड़ दें, तो इसे इस्तेमाल करने वाला लगभग कोई नहीं है। COBOL जैसी चीज़ों का नाम तो लोग सुन चुके होंगे, लेकिन OCaml का नाम शायद ही सुना हो..
Silicon Valley के भीतर अभी भी लगता है कि वे Google/NVIDIA को काफ़ी long-term नज़रिए से देख रहे हैं। मुझे नहीं लगता कि upper limit तक पहुंचने में अभी बहुत समय बाकी है।
Pixel art की दुनिया में इन दिनों Retro Diffusion काफ़ी हिट हो रहा है। यह Twitter पर भी काफ़ी hot है, और इसे बनाने वाले (Astropulse) सच में एक artist हैं, इसलिए वे दूसरों से अलग नज़रिए से model बनाते हैं.
LLM वाकई Complexity को बढ़ा देते हैं, इसलिए अगर इन्हें स्कैल्पेल की तरह साफ़-सुथरे और कंट्रोल्ड तरीके से इस्तेमाल न किया जाए तो ऐसा लगता है कि technical debt बहुत जल्दी जमा होने लगती है। लगता है कि FAANG में इस्तेमाल किया गया AI code भी आखिरकार सब rollback करना पड़ेगा।
GPT-5 (Thinking/Pro) थोड़ा बेहतर करता हुआ लगता है, लेकिन जितना भी देखूं, इस complexity को simplify करने की प्रक्रिया अभी भी इंसानों के हिस्से की चीज़ लगती है। बल्कि Auto-regressive की तुलना में Diffusion यह काम बेहतर कर सकता है।
"all text in nyc" एक search engine है जो New York City की Google Street View images में मौजूद text ढूंढता है। किसी भी शब्द या phrase को search करें और देखें कि वह पूरे शहर में कहाँ दिखाई देता है—दुकानों के signboard, graffiti, advertisements और protest signs में।
असल में यह एक ऐसी साइट है जो Street View पर पूरा OCR चलाकर किसी खास शब्द को ढूंढने देती है।
मैंने वास्तव में इसे आज़माया, लेकिन यह बहुत धीमा है
GPU clock लगभग इस्तेमाल ही नहीं होता,
GPU dedicated memory 8GB और physical memory 64GB पूरी भर जाती है,
और 16 vCore में से सिर्फ आधे ही इस्तेमाल होते हैं.
इसे बस चल जाता है, इसी अर्थ में देखना चाहिए; यह ऐसा नहीं था कि सारे resources का पूरा उपयोग हो रहा हो.
एक query में 6~8 मिनट लग रहे थे.
यह कहना कि All python packaging challenges are solved काफ़ी हास्यास्पद है।
यह हल नहीं हुआ है, बस किसी तरह चल जाए इतना करके किनारे रख दिया गया है, है ना, हा हा
Python दुनिया भर में इस्तेमाल होने वाली एक मुख्यधारा की भाषा है, लेकिन इसका environment बहुत ही बिखरा हुआ है, यह सच है।
Hacker News की टिप्पणियों में लोग इस बात पर चिंता करते हैं कि 'कंपनियाँ' आगे आ रही हैं, लेकिन वे यह नहीं सोचते कि जब तक कंपनियाँ आगे नहीं आईं, तब तक किसी ने इस पर ध्यान ही नहीं दिया, और इसी वजह से स्थिति ऐसी हो गई।
वाह, मैं देखता/देखती हूँ, धन्यवाद 👏
लगता है modernc इस्तेमाल करने के बाद भी compilation काफ़ी जटिल था।
BSD support में कटौती थोड़ी निराशाजनक है।
> modernc का SQLite, transpiling का उपयोग करने वाला pure Go SQLite driver है।
> लेकिन यह glibc को transpile करके बने libc पर निर्भर करता है।
मैंने कभी graduate school में OCaml का इस्तेमाल किया था, लेकिन इसका ecosystem सच में बहुत कमजोर है, references भी ठीक से नहीं मिलते, और खासकर पूछने के लिए कोई इंसान ही नहीं मिलता। मेरे निजी मानदंड से देखें तो हमारे देश में programming language society वाले क्षेत्र को छोड़ दें, तो इसे इस्तेमाल करने वाला लगभग कोई नहीं है। COBOL जैसी चीज़ों का नाम तो लोग सुन चुके होंगे, लेकिन OCaml का नाम शायद ही सुना हो..
.task फ़ाइल में बना दें तो Android स्मार्टफोन पर इसे मनचाहे तरीके से आज़मा सकूँगा..
लगता है इसे ठीक कर दिया गया है
बहुत उपयोगी है और अच्छा लगा। इस शानदार सेवा के लिए धन्यवाद।
Silicon Valley के भीतर अभी भी लगता है कि वे Google/NVIDIA को काफ़ी long-term नज़रिए से देख रहे हैं। मुझे नहीं लगता कि upper limit तक पहुंचने में अभी बहुत समय बाकी है।
Pixel art की दुनिया में इन दिनों Retro Diffusion काफ़ी हिट हो रहा है। यह Twitter पर भी काफ़ी hot है, और इसे बनाने वाले (Astropulse) सच में एक artist हैं, इसलिए वे दूसरों से अलग नज़रिए से model बनाते हैं.
https://www.retrodiffusion.ai/
LLM वाकई Complexity को बढ़ा देते हैं, इसलिए अगर इन्हें स्कैल्पेल की तरह साफ़-सुथरे और कंट्रोल्ड तरीके से इस्तेमाल न किया जाए तो ऐसा लगता है कि technical debt बहुत जल्दी जमा होने लगती है। लगता है कि FAANG में इस्तेमाल किया गया AI code भी आखिरकार सब rollback करना पड़ेगा।
GPT-5 (Thinking/Pro) थोड़ा बेहतर करता हुआ लगता है, लेकिन जितना भी देखूं, इस complexity को simplify करने की प्रक्रिया अभी भी इंसानों के हिस्से की चीज़ लगती है। बल्कि Auto-regressive की तुलना में Diffusion यह काम बेहतर कर सकता है।
मुझे अब भी लगता है कि अभी थोड़ा और समय बाकी है।
हम्म, यह धीमा लग रहा है। मैं Linux सर्वर से Termius के जरिए कनेक्ट करके Claude Code इस्तेमाल कर रहा हूँ, और मुझे लगता है कि यही सबसे बेहतर है।
मैं Obsidian में daily note template सेट करके मैनेज करता हूँ, ताकि हर दिन पिछली जर्नल एंट्री की सामग्री अपने-आप आ जाए। लगता है अब इसी पर टिक जाऊँगा।
मैं बहुत गुस्सैल हूँ, इसलिए बार-बार गालियाँ देता हूँ, तो Claude Code अपने-आप आगे "f**k you" या "sh*t" जोड़ देता है, हाहा
मैं यह सोचते हुए पढ़ता गया कि यह कंपनी पैसा कैसे कमाती होगी, और फिर पता चला कि वे
pyxको paid तौर पर देने की योजना बना रहे हैं।लेख का मुख्य भाग काफ़ी hallucinatory है।
"all text in nyc" एक search engine है जो New York City की Google Street View images में मौजूद text ढूंढता है। किसी भी शब्द या phrase को search करें और देखें कि वह पूरे शहर में कहाँ दिखाई देता है—दुकानों के signboard, graffiti, advertisements और protest signs में।
असल में यह एक ऐसी साइट है जो Street View पर पूरा OCR चलाकर किसी खास शब्द को ढूंढने देती है।
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मैंने वास्तव में इसे आज़माया, लेकिन यह बहुत धीमा है
GPU clock लगभग इस्तेमाल ही नहीं होता,
GPU dedicated memory 8GB और physical memory 64GB पूरी भर जाती है,
और 16 vCore में से सिर्फ आधे ही इस्तेमाल होते हैं.
इसे बस चल जाता है, इसी अर्थ में देखना चाहिए; यह ऐसा नहीं था कि सारे resources का पूरा उपयोग हो रहा हो.
एक query में 6~8 मिनट लग रहे थे.
FYI: Hacker News की टिप्पणियों में किसी ने जो कहा था, उसका उद्धरण
यह कहना कि All python packaging challenges are solved काफ़ी हास्यास्पद है।
यह हल नहीं हुआ है, बस किसी तरह चल जाए इतना करके किनारे रख दिया गया है, है ना, हा हा
Python दुनिया भर में इस्तेमाल होने वाली एक मुख्यधारा की भाषा है, लेकिन इसका environment बहुत ही बिखरा हुआ है, यह सच है।
Hacker News की टिप्पणियों में लोग इस बात पर चिंता करते हैं कि 'कंपनियाँ' आगे आ रही हैं, लेकिन वे यह नहीं सोचते कि जब तक कंपनियाँ आगे नहीं आईं, तब तक किसी ने इस पर ध्यान ही नहीं दिया, और इसी वजह से स्थिति ऐसी हो गई।
वाह... तुमने अभी बिल्कुल 'मुद्दे' पर वार किया है
आप बिल्कुल सही हैं!