GitHub Copilot fica disponível de forma geral para desenvolvedores

GitHub Copilot fica disponível de forma geral para desenvolvedores

O sistema custará 10 dólares mensais ou 100 dólares anuais – há um período de testes gratuito de 60 dias e não terá custo para estudantes verificados ou mantenedores de projetos populares de código aberto. Quando habilitado em linguagens como o Python, o Copilot já escreveria quase 40% do código, afirma o GitHub em seu blog.

Após pedido de engenheiro de software, Microsoft publica código-fonte de antigo programa de animações

Após pedido de engenheiro de software, Microsoft publica código-fonte de antigo programa de animações

O “3D Movie Maker” foi lançado em 1995, mesmo ano do filme Toy Story. Foone Turing fez o pedido com a intenção atualizar a engine de renderização e permitir que o programa rode nativamente em sistemas operacionais atuais. O 3D Movie Maker também registrou a primeira aparição da fonte “Comic Sans”. O código pode ser baixado no repositório “microsoft/Microsoft-3D-Movie-Maker” no GitHub.

Fonte: site Ars Technica

GitHub vai exigir autenticação em dois fatores até o final de 2023

GitHub vai exigir autenticação em dois fatores até o final de 2023

Atualmente, apenas 16,5% dos usuários ativos do site possuem o recurso de segurança ativado – o número é ainda menor para usuários npm (6,44%). A exigência envolverá algumas mudanças na UX tanto na linha de comando quanto na interface web.

Fonte: blog do GitHub

Meta libera acesso a modelo de linguagem com 175 bilhões de parâmetros

Meta libera acesso a modelo de linguagem com 175 bilhões de parâmetros

Essa é a primeira vez que um sistema desse tamanho inclui os modelos pré-treinados e o código necessário para treiná-los e usá-los. Além disso, o “Open Pretrained Transformer” (OPT-175B) foi treinado utilizando apenas um sétimo da pegada de carbono do GPT-3 da OpenAI. O modelo está disponível no repositório “facebookresearch/metaseq/tree/main/projects/OPT” no GitHub.

Pesquisadores desenvolvem “rede neural inversível” para pesquisa de materiais

Pesquisadores desenvolvem “rede neural inversível” para pesquisa de materiais

A “MatDesINNe” primeiro analisa materiais e prevê suas propriedades para depois ser invertida, possibilitando a criação de novos materiais nunca antes vistos a partir de propriedades específicas definidas pelos pesquisadores, trabalhando de trás para frente. O código está disponível no repositório “jxzhangjhu/MatDesINNe” no GitHub.

Fonte: Laboratório Nacional de Oak Ridge