Post interessante analisando dados dos (primeiros?) impactos da IA num setor da economia. No caso, nos trabalhadores no setor de artes do EUA. Três pontos que destaco: - Como é de se esperar, o impacto da IA no setor de arte se divide entre digital e não-digital. Há perda de empregos para trabalhos digitais (e.g., revista e gravação de som), enquanto se mantém crescendo posições de arte ao vivo (e.g., museu). - Com o advento da internet, houve colapso na venda de CDs. Porém, diversos músicos conseguiram sobreviver à essa mudança fazendo shows ao vivo. Todavia, não temos, pelo menos por agora, um substituto análogo à isso para setores da arte que estão sendo impactados negativamente pela IA. - É imprevisível quais efeitos virão depois. O artigo usa como exemplo que o TikTok alavancou a venda de livros de entretenimento, que estava em decadência até então.

Fiz um teste de politica, e disse que dou match com o japonês do MBL viciado em dota 😵‍💫

Esse post conta como e-mail já foi bastante usado para casos além do que você imagina quando pensa em "email", antes mesmo de termos páginas web. É interessante saber mais da história da computação, e pensar num futuro alternaivo caso e-mail ainda fosse o padrão para comunicação e integração entre sistemas

Apesar de e-mail ser ainda bastante usado, meio que fica de escanteio ao lado de apps como WhatsApp, Telegram, etc. Cada um desses apps cria um feudo que dificulta a comunicação com quem está noutro app, enquanto e-mail oferece um protocolo neutro que qualquer um pode implementar. Eu posso enviar uma mensagem usando o Gmail para alguém noutro provedor. Isso não existe built-in no WhatsApp para Telegram, por exemplo. Antigamente, tentava contornar esse problema usando apps como o Trillian, pois queria um único app para me comunicar com quem estava no Google Chats, Skype, MSN. Mas como era algo feito por fora, a integração sempre trazia uma experiência meio ruim, como bugs e falta de feature que gostaria.

Bem interessante essa postagem do José Valindo sobre como linguagens vão evoluir agora que estamos escrevendo cada vez menos código manualmente. Alguns dos pontos dele já estava sentindo: tem menos sentido se engajar em abrir PR num projeto para adicionar feature que eu sinto falta, dado que eu posso só mandar a IA criar exatamente abferramenta que eu preciso. Outro é sobre "program database". Já estava pensando em coisas do tipo na descompilação, mas o post ajudou a expandir a visão para casos que eu nem tinha em mente.

O Koo realmente existiu e era aberto, ou foi somente um delírio coletivo?

A few weeks ago, I started to (vibe) code a new tool called asmlift. My goal was to experiment with how far I could go by letting AI self-improve a decompiler, and it's going better than I expected! asmlift programmatically match-decompiled 9/50 functions from a random sample of Klonoa: Empire of Dreams (a 2001 GBA game).

It's heavily inspired by m2c (in fact, many of the lessons learned from m2c were very helpful). There are two major differences: - It includes a small built-in code permuter that tries variations of a given piece of code to find a better match. - It reads symbol files (e.g., .elf files) instead of context source code (e.g., ctx.c). Furthermore, for intellectual honesty: I don't know in detail how asmlift achieves a match for a specific function. I just let AI do it while I focus on the high-level design, provide some guidance, and track the benchmark. Thus, I can answer only high-level questions. If someone wants to understand in detail how it matched a given function, it's better to ask AI than me.