Sebbene nulla vieti di farlo in linea di principio, Apple non ha insistito più di tanto sulla realtà virtuale riguardo a
Vision Pro, con preferenza per il concetto più ampio di spatial computing.
Questo rende interessante la comparsa, pochissimo tempo dopo il debutto dell’apparecchio, di un
client sperimentale per usare Vision Pro su piattaforme come SteamVR a mo’ di puro visore Virtual Reality (nella fattispecie, per giocare).
Il client è indipendente, open source, quindi in arrivo da qualche sviluppatore non coinvolto per questioni di business. È anche molto sperimentale se si provano a leggere le istruzioni per l’installazione. ma sta accadendo.
Un portatile Apple con lo schermo staccabile. Quando è attaccato, lo si usa come un MacBook Air oppure come un iPad connesso a tastiera e trackpad.
Lo schermo staccato è un iPad, utilizzabile come tale.
La tastiera senza schermo è una periferica di input che si può collegare a uno schermo per usare macOS oppure a Vision Pro per chi preferisce l’input manuale a quello virtuale.
Apple non vende un ipotetico MacPad al momento e difficilmente lo venderà. Così Federico Viticci di MacStories
se ne è fatto uno.
Filippo è stato così gentile da anticiparmi l’URL (attivo dalle nove) del post su Avvocati e Mac che raccoglie i frutti di un weekend di hacking durante il quale io sono riuscito a firmare un PDF su iPad con Apple Pencil, mentre lui
si è installato un modello linguistico (LLM) completo di chatbot su Mac mini M1 mediante software open source, per arrivare a costruire un flusso di lavoro per svolgere lavoro effettivo.
Per fortuna che John D. Cook ha lanciato l’esca senza metterla sull’amo, quando ha titolato
Qual è il miglior editor di codice? Perché ha iniziato elencando emacs, vi, TextEdit, nano, Sublime, Notepad, Wordpad, Visual Studio, Eclipse ma poi è partito per la tangente andando a pescare uno dei migliori programmatori in attività e il suo uso di un vecchio file manager semigrafico risalente ai tempi del DOS.
Non è il primo personaggio a usare in modo attuale e competitivo un software antidiluviano. Prima di lui, solo due esempi, abbiamo avuto George Martin, autore de Il trono di spade e Arthur C. Clarke, uno dei più grandi scrittori di fantascienza,
rimasti fedeli a Wordstar. Un programma che è giunto al massimo dello splendore alla fine degli anni settanta.
In questo periodo il mio ciclo di sonno e veglia può definirsi, ecco, variegato, con variazioni importante degli orari di sveglia, delle ore di sonno e quant’altro.
È con un misto di soddisfazione, fiducia e serendipità che vedo iPhone cambiare il ritmo di carica notturno della batteria in funzione di come cambia la mia agenda. Se a un certo punto diceva di ottimizzare la carica per le 6:30, poi è passato alle 10:30 in un periodo di lavoro molto notturno e, per coincidenza ma perfetta, ha appena adeguato l’orario di fine carica all’ora precisa della sveglia di domani.
Per conseguire l’abilitazione a parlare seriamente di modelli linguistici e intelligenze artificiali presunte occorre avere letto la presentazione
Gli scalini mancanti sulla scala che porta all’intelligenza artificiale generale.
Spettacolare per chiarezza, sintesi, qualità del contenuto. Si impara rapidamente a che punto sono veramente gli LLM, quali sono le loro caratteristiche intrinseche, che cosa serve per arrivare alla vera intelligenza artificiale, quanto di questo è effettivamente presente negli LLM e un sacco di altre cose.
Tutte le volte che da iPad voglio modificare un file sul Mac via SSH nasce il dilemma:
pico o
emacs?
Pico dovrebbe chiamarsi poco: lo strettissimo essenziale, con esperienza utente pessima. Per aggiungere un cancelletto dentro un file di configurazione e veloce e indolore; manca tutto il resto però e su file più complessi, con dentro Unicode magari, possono esserci sorprese.
Emacs è troppo: molte volte salpa una portaerei per affrontare una zanzara. È vero che c’è un sacco da imparare e che molte volte si tratta di un buon pretesto per approfondire la conoscenza del programma. È vero che a volte proprio è una risorsa esagerata per il bisogno.
Mi tocca affrontare una conversazione su un sistema di messaggistica di cui sembra che molte società non possano fare a meno, un must, una conditio sine qua non, un mai più senza. Se non ce l’hai, sei fuori, non sei conforme. E quindi, siccome si lavora insieme, eccomi a scrivere.
Con un clic apro un nuovo messaggio. C’è un campo testo circondato dalla consueta panoplia di strumenti da word processor, come se la messaggistica servisse a scrivere libri o la gente partecipasse veramente a conversazioni con interventi da ventimila parole. Comunque il mio puntatore è dentro un campo testo e il cursore lampeggia per segnalare che è pronto a ricevere input.
Ci vogliono anche storie belle come
quella della dottoressa Ruth Gottesman, per molti anni docente presso l’Albert Einstein College of Medicine di New York.
L’ultimo marito della dottoressa, David Gottesman, aveva effettuato un investimento nella società Berkshire Hathaway, seguendo i buoni auspici di Warren Buffett. La società è diventata nel tempo una delle ammiraglie del finanziere e ha reso ai suoi investitori un bel po’ di soldi.
Ora che ha novantatré anni ed è vedova, la dottoressa Gottesman ha deciso di lasciare un miliardo di dollari al college presso cui ha insegnato per tanto tempo, con la precisa istruzione di usarli per consentire agli studenti di frequentare gratis.
Interrompiamo le trasmissioni per ritrasmettere un comunicato di OpenAI intitolato
Risposte inaspettate da ChatGPT.
§§§
Il 20 febbraio 2024, una ottimizzazione all’esperienza dell’utente ha introdotto un bug nell’elaborazione del linguaggio da parte del modello.
Gli LLM generano risposte mediante un campionamento casuale di parole basato in parte sulle probabilità. Il loro “linguaggio” è fatto di numeri assegnati a token.
In questo caso, il bug riguardava la fase in cui il modello sceglie questi numeri. Come quando ci si perde in una traduzione, il modello ha scelto numeri leggermente sbagliati, che hanno prodotto sequenze di parole prive di senso. Più tecnicamente, i kernel di inferenza hanno prodotto risultati scorretti durante l’uso su certe configurazioni di GPU.