Con dichiarazioni audaci di leader tecnologici, come Matt Garman di AWS e Emad Mostaque di Stability AI, che prevedono la scomparsa del lavoro di programmazione in pochi anni, la comunità tech ha iniziato a porsi interrogativi esistenziali. Tuttavia, l’ultimo rapporto di GitHub fornisce una visione profondamente diversa. Nonostante l’espansione dell’Intelligenza Artificiale (IA) in ogni settore, sembra che il suo effetto sugli sviluppatori sia molto meno minaccioso di quanto predetto.
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l nuovo repository GitHub “o1-engineer“ ha recentemente guadagnato attenzione come uno strumento CLI innovativo per sviluppatori. Ecco un riepilogo delle sue caratteristiche principali e funzionalità:
Deep Live Cam è un innovativo strumento di deepfake che consente di trasformare foto statiche in flussi video in diretta, utilizzando il volto di una persona per “animare” un’immagine o un video target.
Questo software open source, distribuito sotto licenza GNU GPLv3, è stato sviluppato per supportare artisti e creativi in vari settori, come l’animazione, il design e la moda, permettendo loro di visualizzare e modificare istantaneamente i loro progetti.
Visita: https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Agenti
- AutoCodeRover: AutoCodeRover è un ingegnere software autonomo che risolve problemi su GitHub in meno di dieci minuti ciascuno, superando gli sviluppatori che impiegano in media 2,77 giorni. Utilizza LLM e strumenti di debug per identificare in modo efficiente le posizioni delle patch, risolvendo circa il 22% dei 300 problemi reali testati con un costo minimo di LLM (~$0,5). Lo strumento impiega una ricerca del codice consapevole della struttura del programma e migliora i tassi di riparazione con suite di test tramite localizzazione di errori statistici, avanzando significativamente le pratiche di ingegneria del software AI.
Modelli di linguaggio
- Anthropic Cookbook: Anthropic Cookbook ti aiuta a integrare Claude nei tuoi progetti con frammenti di Python, richiedendo una chiave API Anthropic. Guida a migliorare Claude con strumenti esterni, recupero di dati per l’accuratezza, citazione di fonti, impiego di Haiku come sub-agente, gestione di embedding con Voyage AI, elaborazione di immagini, Diffusione Stabile per la generazione di immagini, analisi di PDF, automazione di valutazioni, abilitazione della modalità JSON e creazione di filtri di moderazione dei contenuti.
Visione
- Open-Sora-Plan: Questo progetto mira a riprodurre Sora (modello T2V di Open AI), permettendoti di generare contenuti video di alta qualità controllati dal testo, in particolare paesaggi. Puoi addestrare modelli per migliorare risoluzione e durata, impegnarti in esperimenti di text2video e affinare le condizioni del modello. Supporta l’addestramento su chip AI, incluso Huawei Ascend 910, con piani per una futura espansione a hardware domestico.
GPU/CPU
- ipex-llm: ipex-llm è una libreria PyTorch per l’esecuzione di LLM su CPU e GPU Intel (ad es. PC locale con iGPU, GPU discreta come Arc, Flex e Max) con latenza molto bassa. L’implementazione supporta attualmente più di 50 modelli ed è basata su lavori precedenti come vLLM, llama.cpp, qlora, ecc. Può essere utilizzata per inferenza a basso bit o per il fine-tuning, e offre un’integrazione senza soluzione di continuità con altri framework come LangChain, Llama-Index o Hugging Face transformers.