Isi seperti ini tampak sebagai keterikatan pada cara kerja masa lalu. Bagaimanapun, bagian-bagian seperti itu pada akhirnya akan lebih dikuasai oleh AI. Yang penting sekarang adalah pengalaman memperbaiki bagian-bagian yang tidak berjalan baik saat menggunakan AI. Namun, saya juga menganggap ini hanya bersifat sementara.
Mungkin berbeda untuk tiap orang, tetapi rasanya pembelajaran di bidang komputer umumnya memang dilakukan dengan cara yang Anda sebutkan. Belakangan ini juga ada opsi belajar lewat video, jadi sebaiknya memilih metode belajar yang paling cocok untuk diri sendiri.
Kalau begitu, bagaimana Anda mempelajari bahasa pemrograman fungsional murni? Selama ini saya mempelajari bahasa pemrograman (C, Go, Python, dll.) melalui buku pemrograman + proyek sampingan; apakah untuk bahasa pemrograman fungsional juga tidak masalah jika mengikuti arah belajar seperti ini?
AI terasa seperti menggunakan bor listrik, gergaji mesin, dan ekskavator. Sejak memakai ponsel, banyak orang bahkan tidak lagi mengingat nomor teleponnya sendiri.
...hal-hal seperti ini bisa saja dianggap sebagai kemunduran, tetapi saya melihatnya sebagai efisiensi. Berdasarkan pengalaman saya sebagai developer dan pernah menjalani berbagai peran, saya melihat alat AI sebagai sarana yang membantu kita keluar dari dunia developer semata dan memberi kesempatan untuk memiliki sudut pandang yang lebih luas. Di satu sisi mungkin ada kemampuan yang menurun, tetapi ruang itu akan terisi oleh hal lain.
Pengalaman saya dan kesimpulan banyak orang adalah bahwa pendekatan yang tepat untuk mempelajari bahasa fungsional adalah mempelajarinya melalui bahasa fungsional murni.
Ini adalah pandangan yang muncul saat bahasa fungsional mulai naik daun dan ketika sempat mendapat banyak perhatian, dan saya juga setuju dengan itu. Saya mempelajarinya melalui Erlang pada masa awal kemunculannya, dan saat itu itu merupakan pengalaman yang cukup mengejutkan dan menakjubkan.
Clojure sudah muncul sejak cukup lama, jadi saya penasaran kenapa pembicaraan tentang Clojure kembali muncul lagi.
Saya pernah punya pengalaman mengulas sebuah buku pada masa-masa awal Clojure muncul. Setelah itu saya melihat beberapa perusahaan mencoba menggunakannya, tetapi kesimpulannya adalah bahasa ini tidak mudah dipakai di lingkungan perusahaan. Lalu sempat terasa seperti tenggelam dan dilupakan, jadi saya pun bertanya-tanya mengapa sekarang kembali dibicarakan.
Saya sendiri sudah memakai Java sejak masa awal dan dalam waktu yang lama, tetapi JVM sampai sekarang masih banyak dipakai karena perusahaan besar sudah punya banyak perangkat lunak yang dikembangkan dengan Java, lalu (dalam kasus Amerika Serikat) sebagian besar tenaga kerja dari India memakai Java, dan juga karena Java diajarkan dari SMA hingga universitas, dan seterusnya. Namun menurut pendapat saya, di era sekarang ini Java sudah tidak terlalu cocok lagi. Saya suka Lisp, tetapi saya tidak menemukan dalam tulisan di atas poin apa yang membuat bahasa yang cukup minor seperti ini, bersama pendekatan JVM yang terasa mulai meredup, kembali disorot sebagai keunggulan di era AI saat ini.
Iklan dan pemasaran memang sudah seperti itu sejak sebelum internet ada, tetapi sekarang yang dilihat orang sudah berubah dan regulasi tidak lagi bisa diterapkan, sehingga teknik yang nyaris seperti penipuan merajalela.
Saya belum pernah benar-benar belajar bahasa pemrograman fungsional, jadi saya berpikir untuk mulai dengan Clojure. Bagaimana sebaiknya saya belajar? Mohon banyak saran dari para developer.
Pendiri Unsloth, Daniel Han, sepertinya benar-benar jenius. Setiap kali model open-weight dirilis, ia membagikan analisis mulai dari struktur model, bug tokenisasi, kesalahan kuantisasi, hingga error template, dan itu benar-benar mengagumkan.
Pernyataan bahwa "sebagian besar kemampuan coding adalah memori prosedural" memang sangat terasa.
Menyelesaikan soal matematika juga pada dasarnya adalah tindakan mengingat prosedur dan berlatih agar bisa menghasilkan keluaran yang sama.
Tidak masalah jika coding dilakukan dengan AI, tetapi tampaknya kita tetap perlu memberi beban pada otak agar bisa berulang kali menghasilkan output dengan kualitas yang sama atau lebih baik.
Setidaknya, saat memberi instruksi kepada AI, tampaknya akan lebih membantu jika kita tidak hanya melempar beberapa kata pendek, melainkan menjelaskan pemikiran dan alur logika kita sejelas dan sedetail mungkin. Setelah itu, sebelum pekerjaan dijalankan, jika ada hal yang perlu dipastikan lebih lanjut, minta AI untuk обязательно menanyakannya terlebih dahulu sebelum melanjutkan.
Ini mengingatkan saya pada masa ketika web masih kacau balau dengan quirk html, dan ada era saat validator standar web memberi nilai untuk situs. Mematuhi standar web memang tidak menjamin kualitas internal sebuah situs, tetapi setidaknya itu membuat situs-situs punya kesadaran akan pentingnya kepatuhan terhadap standar. Dan saya juga berpikir perusahaan seperti Google, yang harus merayapi web dan melakukan machine reading, mungkin mendapat keuntungan berupa peningkatan kualitas pencarian secara cuma-cuma sambil rebahan.
Jika pedoman seperti itu disajikan, maka pada titik ketika bukan hanya manusia tetapi juga agen AI berubah menjadi subjek penggunaan internet, kita bisa sedikit mengurangi kekacauan sambil menstabilkan infrastruktur dengan cepat. Seiring waktu, beberapa hal mungkin akan dianggap berlebihan dan sekadar embel-embel yang tak perlu, tetapi maksud saya adalah bahwa menegakkan disiplin(?) dengan cepat itu sendiri bisa memberi keuntungan bagi industri terkait.
Maksud saya itu menarik, bukan menertawakan. Mungkin ungkapannya agak kurang tepat.
Cloudflare juga beberapa hari ini sedang merilis banyak hal, jadi saya paham kalau mereka bergerak cepat menghadapi era agen.
Tapi checklist di situs itu agak aneh. Fakta bahwa situs itu sendiri menilai situs dengan skor berdasarkan hal-hal tersebut sudah cukup bikin saya mengernyit.
Mereka mencantumkan hal-hal yang bahkan mereka sendiri mungkin belum bisa ikuti semuanya, lalu membicarakannya seolah-olah itu sangat penting—itu yang menurut saya aneh.
Saya rasa Cloudflare tidak membuat hal seperti itu untuk menguliahi situs-situs secara moral karena mereka tidak membangunnya dengan baik, jadi apakah ada alasan untuk menertawakannya?
Sebagai perusahaan yang memiliki pengaruh besar dalam ekosistem internet, jika mereka lebih dulu mengambil alih agenda seperti itu, hal tersebut bisa dianggap sebagai de facto, dan akan memudahkan mereka mengarahkan arah perkembangan internet ke depan ke arah yang menguntungkan kepentingan mereka sendiri.
Diperkirakan sekitar 80% trafik IPv6 yang masuk ke GeekNews berasal dari rentang IPv6 afiliasi tiga operator seluler utama di Korea.
Berdasarkan announced-prefixes dari RIPEstat dan APNIC RDAP, kami mengambil prefix IPv6 yang diumumkan oleh SKT AS9644, KT/KORNET AS3559 dan AS4766, LGU+ Mobile AS17853, LGU+ / DACOM AS3786, lalu mencocokkannya dengan log layanan untuk menghitung angkanya.
Namun, hanya dengan informasi BGP/WHOIS publik, sulit untuk membedakan secara pasti apakah setiap prefix khusus untuk jaringan pelanggan seluler atau juga mencakup jaringan tetap/perusahaan, sehingga lebih aman untuk menyebutnya sebagai “rentang afiliasi tiga operator seluler utama di Korea”.
Isi seperti ini tampak sebagai keterikatan pada cara kerja masa lalu. Bagaimanapun, bagian-bagian seperti itu pada akhirnya akan lebih dikuasai oleh AI. Yang penting sekarang adalah pengalaman memperbaiki bagian-bagian yang tidak berjalan baik saat menggunakan AI. Namun, saya juga menganggap ini hanya bersifat sementara.
Mungkin berbeda untuk tiap orang, tetapi rasanya pembelajaran di bidang komputer umumnya memang dilakukan dengan cara yang Anda sebutkan. Belakangan ini juga ada opsi belajar lewat video, jadi sebaiknya memilih metode belajar yang paling cocok untuk diri sendiri.
Kalau begitu, bagaimana Anda mempelajari bahasa pemrograman fungsional murni? Selama ini saya mempelajari bahasa pemrograman (C, Go, Python, dll.) melalui buku pemrograman + proyek sampingan; apakah untuk bahasa pemrograman fungsional juga tidak masalah jika mengikuti arah belajar seperti ini?
AI terasa seperti menggunakan bor listrik, gergaji mesin, dan ekskavator. Sejak memakai ponsel, banyak orang bahkan tidak lagi mengingat nomor teleponnya sendiri.
...hal-hal seperti ini bisa saja dianggap sebagai kemunduran, tetapi saya melihatnya sebagai efisiensi. Berdasarkan pengalaman saya sebagai developer dan pernah menjalani berbagai peran, saya melihat alat AI sebagai sarana yang membantu kita keluar dari dunia developer semata dan memberi kesempatan untuk memiliki sudut pandang yang lebih luas. Di satu sisi mungkin ada kemampuan yang menurun, tetapi ruang itu akan terisi oleh hal lain.
Pengalaman saya dan kesimpulan banyak orang adalah bahwa pendekatan yang tepat untuk mempelajari bahasa fungsional adalah mempelajarinya melalui bahasa fungsional murni.
Ini adalah pandangan yang muncul saat bahasa fungsional mulai naik daun dan ketika sempat mendapat banyak perhatian, dan saya juga setuju dengan itu. Saya mempelajarinya melalui Erlang pada masa awal kemunculannya, dan saat itu itu merupakan pengalaman yang cukup mengejutkan dan menakjubkan.
Clojure sudah muncul sejak cukup lama, jadi saya penasaran kenapa pembicaraan tentang Clojure kembali muncul lagi.
Saya pernah punya pengalaman mengulas sebuah buku pada masa-masa awal Clojure muncul. Setelah itu saya melihat beberapa perusahaan mencoba menggunakannya, tetapi kesimpulannya adalah bahasa ini tidak mudah dipakai di lingkungan perusahaan. Lalu sempat terasa seperti tenggelam dan dilupakan, jadi saya pun bertanya-tanya mengapa sekarang kembali dibicarakan.
Saya sendiri sudah memakai Java sejak masa awal dan dalam waktu yang lama, tetapi JVM sampai sekarang masih banyak dipakai karena perusahaan besar sudah punya banyak perangkat lunak yang dikembangkan dengan Java, lalu (dalam kasus Amerika Serikat) sebagian besar tenaga kerja dari India memakai Java, dan juga karena Java diajarkan dari SMA hingga universitas, dan seterusnya. Namun menurut pendapat saya, di era sekarang ini Java sudah tidak terlalu cocok lagi. Saya suka Lisp, tetapi saya tidak menemukan dalam tulisan di atas poin apa yang membuat bahasa yang cukup minor seperti ini, bersama pendekatan JVM yang terasa mulai meredup, kembali disorot sebagai keunggulan di era AI saat ini.
Iklan dan pemasaran memang sudah seperti itu sejak sebelum internet ada, tetapi sekarang yang dilihat orang sudah berubah dan regulasi tidak lagi bisa diterapkan, sehingga teknik yang nyaris seperti penipuan merajalela.
Saya belum pernah benar-benar belajar bahasa pemrograman fungsional, jadi saya berpikir untuk mulai dengan Clojure. Bagaimana sebaiknya saya belajar? Mohon banyak saran dari para developer.
Pendiri Unsloth, Daniel Han, sepertinya benar-benar jenius. Setiap kali model open-weight dirilis, ia membagikan analisis mulai dari struktur model, bug tokenisasi, kesalahan kuantisasi, hingga error template, dan itu benar-benar mengagumkan.
Pernyataan bahwa "sebagian besar kemampuan coding adalah memori prosedural" memang sangat terasa. Menyelesaikan soal matematika juga pada dasarnya adalah tindakan mengingat prosedur dan berlatih agar bisa menghasilkan keluaran yang sama. Tidak masalah jika coding dilakukan dengan AI, tetapi tampaknya kita tetap perlu memberi beban pada otak agar bisa berulang kali menghasilkan output dengan kualitas yang sama atau lebih baik.
“If you're nothing without the suit, then you shouldn't have it.” - Tony Stark
Setidaknya, saat memberi instruksi kepada AI, tampaknya akan lebih membantu jika kita tidak hanya melempar beberapa kata pendek, melainkan menjelaskan pemikiran dan alur logika kita sejelas dan sedetail mungkin. Setelah itu, sebelum pekerjaan dijalankan, jika ada hal yang perlu dipastikan lebih lanjut, minta AI untuk обязательно menanyakannya terlebih dahulu sebelum melanjutkan.
Ini mengingatkan saya pada masa ketika web masih kacau balau dengan quirk html, dan ada era saat validator standar web memberi nilai untuk situs. Mematuhi standar web memang tidak menjamin kualitas internal sebuah situs, tetapi setidaknya itu membuat situs-situs punya kesadaran akan pentingnya kepatuhan terhadap standar. Dan saya juga berpikir perusahaan seperti Google, yang harus merayapi web dan melakukan machine reading, mungkin mendapat keuntungan berupa peningkatan kualitas pencarian secara cuma-cuma sambil rebahan.
Jika pedoman seperti itu disajikan, maka pada titik ketika bukan hanya manusia tetapi juga agen AI berubah menjadi subjek penggunaan internet, kita bisa sedikit mengurangi kekacauan sambil menstabilkan infrastruktur dengan cepat. Seiring waktu, beberapa hal mungkin akan dianggap berlebihan dan sekadar embel-embel yang tak perlu, tetapi maksud saya adalah bahwa menegakkan disiplin(?) dengan cepat itu sendiri bisa memberi keuntungan bagi industri terkait.
Bukan Claude 4.7, melainkan opus 4.7
Maksud saya itu menarik, bukan menertawakan. Mungkin ungkapannya agak kurang tepat.
Cloudflare juga beberapa hari ini sedang merilis banyak hal, jadi saya paham kalau mereka bergerak cepat menghadapi era agen.
Tapi checklist di situs itu agak aneh. Fakta bahwa situs itu sendiri menilai situs dengan skor berdasarkan hal-hal tersebut sudah cukup bikin saya mengernyit.
Mereka mencantumkan hal-hal yang bahkan mereka sendiri mungkin belum bisa ikuti semuanya, lalu membicarakannya seolah-olah itu sangat penting—itu yang menurut saya aneh.
Saya rasa Cloudflare tidak membuat hal seperti itu untuk menguliahi situs-situs secara moral karena mereka tidak membangunnya dengan baik, jadi apakah ada alasan untuk menertawakannya?
Sebagai perusahaan yang memiliki pengaruh besar dalam ekosistem internet, jika mereka lebih dulu mengambil alih agenda seperti itu, hal tersebut bisa dianggap sebagai de facto, dan akan memudahkan mereka mengarahkan arah perkembangan internet ke depan ke arah yang menguntungkan kepentingan mereka sendiri.
Sepertinya saya memang perlu melewati proses yang sengaja membuat repot.
Ini tulisan yang mengingatkan pada istilah demensia digital.
Diperkirakan sekitar 80% trafik IPv6 yang masuk ke GeekNews berasal dari rentang IPv6 afiliasi tiga operator seluler utama di Korea.
Berdasarkan announced-prefixes dari RIPEstat dan APNIC RDAP, kami mengambil prefix IPv6 yang diumumkan oleh SKT AS9644, KT/KORNET AS3559 dan AS4766, LGU+ Mobile AS17853, LGU+ / DACOM AS3786, lalu mencocokkannya dengan log layanan untuk menghitung angkanya.
Namun, hanya dengan informasi BGP/WHOIS publik, sulit untuk membedakan secara pasti apakah setiap prefix khusus untuk jaringan pelanggan seluler atau juga mencakup jaringan tetap/perusahaan, sehingga lebih aman untuk menyebutnya sebagai “rentang afiliasi tiga operator seluler utama di Korea”.
Apakah bisa juga mengecek apakah ini IP jaringan seluler?