# Artikel Terkait Perangkat Lunak

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Perangkat Lunak", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

Pendiri 58 Tongcheng (situs rakyat): Saya Percaya Setengah dengan Pernyataan "Model Bahasa Besar Menelan Segalanya". Banyak orang berbicara tentang "model besar adalah segalanya", tetapi penulis tidak sepenuhnya percaya. Pernyataan "menelan segalanya" sering kali muncul karena pemahaman terbatas tentang masa depan. Internet pun disebutkan akan menelan segalanya, namun kenyataannya tidak. Penulis lebih setuju melihat model bahasa besar sebagai fondasi penting, seperti jaringan tulang punggung internet atau pembangkit listrik. Tanpa fondasi ini, dunia tidak bisa berkembang. Namun, setelah fondasi terbentuk, hal yang menarik justru terjadi di atasnya. Seperti listrik: setelah ditemukan, aplikasi pertamanya adalah bola lampu. Tapi kemudian muncul berbagai peralatan seperti mesin cuci, TV, dan penyedot debu. Listrik adalah dasar, tetapi peralatan spesifik itulah yang benar-benar mengubah dunia. Demikian pula, model bahasa besar menyediakan kecerdasan dasar, tetapi kecerdasan ini harus dimasukkan ke dalam "mesin" atau "alat" yang ditujukan untuk skenario spesifik agar dapat berfungsi dan mengubah dunia. Claude Code untuk menulis kode, Claude Design untuk desain, VoiceDrop untuk menulis artikel — meski menggunakan model dasar yang sama, mereka menyelesaikan masalah yang berbeda. Hanya memiliki listrik atau air tidak cukup untuk mencuci pakaian tanpa mesin cuci. Kecerdasan itu bagus, tetapi sebagian besar hal di dunia memerlukan kombinasi berbagai elemen untuk bekerja. Model bahasa besar mungkin bisa menggantikan banyak hal di bidang perangkat lunak, tetapi tidak banyak skenario yang hanya membutuhkan satu elemen. Saat ini, selain model besar, diperlukan lapisan seperti "Harness" untuk menghubungkannya dengan kode dan membentuk sesuatu yang benar-benar bisa digunakan. Lapisan antarmuka ini membantu memasukkan kecerdasan, seperti listrik atau air, ke dalam aplikasi spesifik, mengubahnya menjadi mesin yang memecahkan masalah konkret. Penulis mengakui bahwa ada logika tertentu di balik "menelan segalanya", terutama terkait perangkat lunak yang ada saat ini. Banyak perangkat lunak, seperti CRM, sistem informasi rumah sakit (HIS), dan berbagai sistem lainnya, dibangun dari aturan, formulir, alur kerja yang tetap. Lapisan ini memang mungkin banyak "ditelan" oleh model bahasa besar karena terdiri dari instruksi jelas yang dapat dieksekusi komputer — sesuatu yang sangat dikuasai model bahasa besar. Namun, di lapisan ini, selain perangkat lunak, ada banyak hal lain: informasi pelanggan, kemampuan eksekusi (seperti memesan tiket pesawat), kepercayaan, dan banyak hal di dunia fisik. Ini tidak akan ditelan. Setelah "menelan" lapisan perangkat lunak lama, justru terbuka ruang yang lebih besar untuk perangkat lunak baru di atasnya. Perangkat lunak baru kemungkinan akan memiliki antarmuka yang lebih "mengalir", tidak terlalu kaku dengan aturan. Jika bagian aturan diserahkan kepada AI, seperti yang dilakukan Salesforce dengan CRM-nya, maka imajinasi dan kemungkinan baru akan terbuka — bagian yang saat ini belum kita lihat. Kesalahan umum adalah, ketika teknologi baru datang, karena kita belum melihat jalan yang lebih besar di depannya, kita hanya fokus pada apa yang ada di depan mata. Penulis mengingatkan bahwa pada 2004, banyak yang mengira internet hampir berakhir dan perusahaan seperti Sina, Sohu, NetEase akan memonopoli segalanya. Beberapa tahun kemudian, segalanya berubah drastis. Kesimpulannya, model besar itu penting — ia adalah fondasi dan titik fokus utama saat ini. Namun, begitu menjadi sesuatu yang stabil dan dapat disediakan secara berkelanjutan, dibutuhkan berbagai "mesin" dan "alat" di atasnya untuk memecahkan masalah spesifik. Lapisan tebal itulah — di mana dan bagaimana ia digunakan — yang akan menjadi arus utama gelombang kedua. "Menelan segalanya" adalah istilah yang tidak tepat. Yang penting adalah menemukan peluang di area yang "ditelan"nya.

marsbit07/07 13:57

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

marsbit07/07 13:57

Mengonsumsi Sebuah SSD per Tahun, Bug Log Codex Dicap 'Perangkat Lunak Asal-asalan'

Sebuah alat pemrograman AI bernama Codex dari OpenAI dikritik karena bug log yang merusak SSD pengguna. Seorang pengembang melaporkan bahwa log feedback SQLite Codex dapat menulis hingga 640TB data per tahun, melebihi batas ketahanan (TBW) kebanyakan SSD konsumen hanya dalam setahun. Masalahnya terletak pada konfigurasi log default yang diatur ke level TRACE tertinggi, yang mencatat semua detail—termasuk noise debug yang tidak perlu—secara konstan. Log ini menggunakan mekanisme "insert-and-prune" di database SQLite: data baru dimasukkan dan data lama langsung dihapus, menjaga ukuran file tetap sekitar 1GB. Namun, setiap operasi tulis-hapus ini tetap menghabiskan siklus tulis SSD. Meskipun pengguna mencoba menonaktifkan log melalui variabel lingkungan `RUST_LOG`, konfigurasi default `Level::TRACE` mengabaikannya, sehingga log tetap berjalan. Analisis menunjukkan 96% data yang ditulis adalah informasi debug yang tidak berguna bagi pengguna. Setelah dilaporkan dan menjadi perhatian publik, OpenAI merilis perbaikan yang diklaim mengurangi 85% penulisan log. Namun, sisa 15% masih berarti sekitar 96TB per tahun. Bug serupa juga dilaporkan pada alat saingan seperti Claude Code. Kasus ini memicu diskusi tentang "slopware" atau perangkat lunak berkualitas rendah dalam industri AI, di mana fitur dikembangkan cepat tanpa pertimbangan matang terhadap penggunaan sumber daya seperti SSD, CPU, dan memori di perangkat pengguna akhir.

marsbit07/02 08:54

Mengonsumsi Sebuah SSD per Tahun, Bug Log Codex Dicap 'Perangkat Lunak Asal-asalan'

marsbit07/02 08:54

Baru saja, Claude Mythos 5 Rilis, 50 Juta Baris Kode Selesai dalam 1 Hari

Anthropic secara resmi meluncurkan model AI terkuat mereka, Claude Mythos 5, bersama versi aman bernama Claude Fable 5. Fable 5 tersedia untuk umum namun dilengkapi sistem keamanan yang secara otomatis menurunkan ke model Opus 4.8 jika mendeteksi permintaan berisiko tinggi seperti pembuatan malware atau riset biologi/kimia tertentu. Sementara itu, Mythos 5 yang "versi lengkap" hanya tersedia bagi pengguna terpercaya dengan kemampuan tak terbatas di bidang seperti keamanan siber dan penelitian ilmiah. Secara teknis, Fable 5 menunjukkan kemampuan luar biasa. Dalam pengujian SWE-bench Pro, ia mencetak 80.3%, mengungguli kompetitor. Kasus nyata dari Stripe menunjukkan Fable 5 dapat bermigrasi seluruh basis kode Ruby sebesar 50 juta baris hanya dalam 1 hari, pekerjaan yang biasanya membutuhkan tim engineering dua bulan. Model ini juga unggul dalam pemahaman visual, mampu menyelesaikan permainan Pokemon tanpa alat bantu, dan dalam tugas analisis finansial serta hukum. Di bidang penelitian, Mythos 5 menunjukkan lompatan besar. Model ini dapat menjalankan seluruh alur kerja ahli biologi secara mandiri, merancang senyawa protein, dengan 9 dari 14 desainnya sudah masuk pipeline pengembangan obat nyata. Dalam satu kasus, model kecil yang dilatih mandiri oleh Mythos 5 bahkan mengungguli penelitian terbaru yang diterbitkan di jurnal *Science*. Anthropic juga memperkenalkan perubahan paradigma keamanan, di mana kemampuan dan keamanan dipisahkan melalui sistem "klasifikasi dan penurunan model". Harga API untuk kedua model ini ditetapkan $10 per juta token input dan $50 per juta token output. Pengalaman pengguna awal, seperti dari profesor Ethan Mollick, mengindikasikan pergeseran pola kolaborasi manusia-AI. Pengguna merasa lebih seperti "klien" atau "pemberi kerja" yang memberikan tugas kompleks, sementara AI beroperasi secara mandiri seperti "studio" kecil yang menangani perencanaan dan eksekusi detail, menghasilkan produk akhir yang siap pakai.

marsbit06/10 00:28

Baru saja, Claude Mythos 5 Rilis, 50 Juta Baris Kode Selesai dalam 1 Hari

marsbit06/10 00:28

Tafsir Dana Lindung Nilai Kuartal Pertama: Semua Orang Jual Perangkat Lunak, Beli Chip Semikonduktor

Berdasarkan laporan Goldman Sachs tentang aktivitas reksa dana dan dana lindung nilai (hedge fund) AS pada kuartal pertama, terjadi konsensus langka di pasar: kedua jenis institusi ini secara bersamaan menjual saham perangkat lunak dan membeli saham semikonduktor. Posisi long hedge fund di sektor semikonduktor mencapai level tertinggi sepanjang masa, sementara porsi saham perangkat lunak turun ke level terendah sejak 2019. Reksa dana juga menunjukkan pola serupa, dengan kepemilikan perangkat lunak di level terendah sejak 2012. Saham seperti Microsoft termasuk yang paling banyak dikurangi. Strategi leverage kedua institusi berbeda. Hedge fund meningkatkan eksposur bersih ke level tinggi dalam setahun terakhir, sementara reksa dana memilih meningkatkan alokasi tunai, meski masih pada level rendah secara historis. Dalam alokasi sektoral, keduanya sepakat memboboti (overweight) sektor industri dan mengurangi sektor teknologi informasi, tetapi dengan arah perubahan yang berlawanan. Perbedaan utama ada di sektor keuangan dan barang konsumen non-esensial. Empat saham "favorit bersama" yang masuk daftar VIP hedge fund dan overweight reksa dana adalah Boeing (BA), Mastercard (MA), Marvell Technology (MRVL), dan Visa (V). Keempatnya memberikan kinerja 10% YTD, mengungguli indeks S&P 500. Sementara itu, "Tujuh Raksasa" teknologi semuanya masuk daftar VIP hedge fund tetapi justru diboboti (underweight) oleh reksa dana.

marsbit05/27 08:05

Tafsir Dana Lindung Nilai Kuartal Pertama: Semua Orang Jual Perangkat Lunak, Beli Chip Semikonduktor

marsbit05/27 08:05

活动图片