2作者: jennjwang大约 4 小时前原帖
斯坦福大学的研究人员正在研究人工智能编码工具如何影响开源软件开发中的代码审查和协作。我们正在寻找开发者参与我们的研究,特别是新加入开源项目的贡献者。 - 您的任务:从大型开源代码库中处理4个问题,为每个问题提交拉取请求(PR),并根据审阅者的反馈进行修改。 - 时间:总共约8-10小时,持续1-2个月(时间灵活)。 - 报酬:每小时30美元。 - 资格:18岁以上,流利英语,拥有少于2年的专业软件工程经验,熟悉Git和代码审查流程。 以下是更多信息的链接以供参考:[更多信息](https://docs.google.com/document/d/1Wf67jYbqD3f1-HKkuAcyLE_P-P9cRR3Vfrxurd0CgVc/edit?usp=sharing)。 如果您感兴趣,请在此注册:[注册链接](https://tinyurl.com/sweprod)。
5作者: yodsanklai大约 4 小时前原帖
在短短几个月内,我的工作完全变了样。我们团队中的大部分代码现在都是由代理编写的,而团队的主要精力则集中在将代理集成到我们的产品中。 我对我们应该构建的产品并不感兴趣,也不喜欢我们构建它们的方式。代码质量突然变得无关紧要,你必须跟上那些交付代码量是以前两倍的人的步伐。 与此同时,软件工程师面临着更大的压力,因为裁员的阴影正在逼近。我认为领导层真的相信,通过最终裁掉我们所有人,他们能够节省很多开支。 在这种情况下,我不知道该怎么办,但我感到非常沮丧。这种变化发生得太快,真是令人难以置信。
1作者: medicis123大约 5 小时前原帖
我们已向所有用户开放WoolyAI GPU虚拟化试用。<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;woolyai.com&#x2F;signup&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;woolyai.com&#x2F;signup&#x2F;</a><p>- 更高的GPU利用率与更低的成本 通过WoolyAI的服务器端调度器、显存去重和SLO感知控制,每个GPU可以处理更多任务。 - GPU可移植性 在NVIDIA和AMD后端上运行相同的机器学习容器,无需代码更改。 - 硬件灵活性 在仅有CPU的机器上开发/运行;在您的远程GPU池上执行内核。