मैं Things + Obsidian पर आकर टिक गया हूँ। Things को मैं long-term और Obsidian को short-term TODO के लिए इस्तेमाल करता हूँ, इसलिए मेरे हिसाब से यही सबसे simple लगा। ज़रूरत पड़ने पर - [ ] से TODO भी बना सकता हूँ और बाद में उसे Obsidian में paste कर सकता हूँ..
मैं भी कई टूल्स के बीच भटकने के बाद फिलहाल Todoist + Obsidian इस्तेमाल कर रहा हूँ.
कैलेंडर इंटीग्रेशन और कई डिवाइसों पर जब भी कुछ याद आए, तुरंत लिख लेने के लिए Todoist सबसे सुविधाजनक लगा।
मैंने भी RAM 512MB वाले $2.5/month VPS पर Ubuntu चलाते-चलाते Debian पर शिफ्ट किया था, और यह अच्छा लगा। Ubuntu से सीधे Debian पर आने के कारण यह स्वाभाविक रूप से परिचित लगा, और यह कम मेमोरी खाता है।
OpenAI के मामले में inference के लिए सिर्फ Nvidia hardware ही नहीं, बल्कि AMD का MI300X भी इस्तेमाल हो रहा है; training में भले ही सिर्फ Nvidia हो।
Inference में वे किसी भी तरह investment cost के मुकाबले VRAM सुरक्षित करने के लिए बेताब हैं।
Microsoft के मामले में भी यही है; inference के लिए वे Nvidia और AMD को मिलाकर इस्तेमाल कर रहे हैं।
और ऐलान/लॉन्च के दौरान जब उन्होंने बेंचमार्क दिखाया, तब जो बहुत ही बेसिर-पैर की गलती की, उसने भी शायद कुल मिलाकर पड़े इम्प्रेशन को खराब करने में योगदान दिया।
गूगल की तरह अगर बस चुपचाप show&prove किया होता, तो शायद यह इतना आगे नहीं बढ़ता। पिछले दिनों ‘बहुत डरावना है’, ‘डैथ स्टार क्या करेगा’, ‘न्यूक्लियर बम बना दिया’ जैसी हाइप पर हाइप जमाकर छोड़ दी थी—अब लगता है कि वही सब अपने ही किए का फल है।
मुझे लगता है कि अगर GitHub Copilot को और बेहतर बनाना है, तो इसे CoreAI में मर्ज कर देना बेहतर रहेगा।
Google Keep भी संक्षेप में इस्तेमाल करने के लिए अच्छा है।
मैं Things + Obsidian पर आकर टिक गया हूँ। Things को मैं long-term और Obsidian को short-term TODO के लिए इस्तेमाल करता हूँ, इसलिए मेरे हिसाब से यही सबसे simple लगा। ज़रूरत पड़ने पर
- [ ]से TODO भी बना सकता हूँ और बाद में उसे Obsidian में paste कर सकता हूँ..'इस टीम का फोकस Microsoft और ग्राहकों दोनों के लिए AI प्लेटफॉर्म और टूल के विकास पर होगा।'
किसी व्यक्ति पर शायद ज्यादा असर नहीं पड़ेगा, लेकिन GitHub निश्चित ही नया रास्ता अपनाने वाला है!
मैं भी कई टूल्स के बीच भटकने के बाद फिलहाल Todoist + Obsidian इस्तेमाल कर रहा हूँ.
कैलेंडर इंटीग्रेशन और कई डिवाइसों पर जब भी कुछ याद आए, तुरंत लिख लेने के लिए Todoist सबसे सुविधाजनक लगा।
लगता है यह अति-निराशावादी नज़रिया है।
चिंताओं को समझा जा सकता है, लेकिन तकनीकी विकास की प्रक्रिया हमेशा सिर्फ ऊपर की ओर ही नहीं बढ़ती।
मैंने भी RAM 512MB वाले $2.5/month VPS पर Ubuntu चलाते-चलाते Debian पर शिफ्ट किया था, और यह अच्छा लगा। Ubuntu से सीधे Debian पर आने के कारण यह स्वाभाविक रूप से परिचित लगा, और यह कम मेमोरी खाता है।
वाकई बहुत अच्छी तरह से पढ़ा। इससे सोचने की बातें भी काफी बढ़ गईं, लेकिन फिर भी यह राहत है कि इसमें आज़माने लायक हिस्से दिखते हैं।
मैं आजकल Feedly में पूरा RSS देखना ज़्यादा नहीं करता, और कभी-कभी क्या है यह देखने के लिए नीचे के 2 का उपयोग करता हूँ.
काफ़ी मज़ेदार और अच्छा पढ़ने को मिला। मज़ेदार भी है और उपयोगी भी।
Zig इस्तेमाल करने से बेहतर तो मैं C ही इस्तेमाल करूँगा हाहा...
मेरा मटेरियल GeekNews पर प्रकाशित हो गया। यह मेरे परिवार के लिए गर्व का क्षण है।
मुझे
We haven’t opened ordering in your region yet, but we’re looking forward to getting there! We can notify you when ordering opensऐसा दिखता हैhttps://frame.work/desktop?tab=overview
लगता है यह संभव है... शायद Q4 में रिलीज़ होने वाला है?
खासकर एशिया वाले Azure region में OpenAI जो AMD इस्तेमाल करता है, उसका अनुपात लगभग
NVIDIA 8 / AMD 2 है
OpenAI के मामले में inference के लिए सिर्फ Nvidia hardware ही नहीं, बल्कि AMD का MI300X भी इस्तेमाल हो रहा है; training में भले ही सिर्फ Nvidia हो।
Inference में वे किसी भी तरह investment cost के मुकाबले VRAM सुरक्षित करने के लिए बेताब हैं।
Microsoft के मामले में भी यही है; inference के लिए वे Nvidia और AMD को मिलाकर इस्तेमाल कर रहे हैं।
मैं zig का समर्थन करता हूँ :)
और ऊपर से पोस्ट लिखने वाला आदमी ही Gary Marcus था, जो हमेशा ऊल‑जलूल बातें करता रहता है, इसलिए...
और ऐलान/लॉन्च के दौरान जब उन्होंने बेंचमार्क दिखाया, तब जो बहुत ही बेसिर-पैर की गलती की, उसने भी शायद कुल मिलाकर पड़े इम्प्रेशन को खराब करने में योगदान दिया।
गूगल की तरह अगर बस चुपचाप show&prove किया होता, तो शायद यह इतना आगे नहीं बढ़ता। पिछले दिनों ‘बहुत डरावना है’, ‘डैथ स्टार क्या करेगा’, ‘न्यूक्लियर बम बना दिया’ जैसी हाइप पर हाइप जमाकर छोड़ दी थी—अब लगता है कि वही सब अपने ही किए का फल है।