Benchmarks comparing Fedora Workstation 44 (fully updated as of September 23) against the Fedora Workstation 45 Beta on a System76 Thelio Major workstation with an AMD Ryzen Threadripper 9980X. Both releases share Linux 7.2, Mesa 26.2, GCC 16.2.1, and Btrfs, with Fedora 45 Beta mainly differing by GNOME 51 (vs GNOME 50) and Python 3.15-rc2 (vs Python 3.14.7). The shared kernel, Mesa, and compiler versions mean performance results are largely unchanged between the two releases, aside from the exception of Python's major version bump.
Source: https://www.phoronix.com/review/fedora-45-beta-benchmarks. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itSoftware was slowing down my Pi.
It was a little too good at what it did, though.
Learn how to configure Tailscale subnet routing to securely access your home network remotely without installing Tailscale on every device.
Understanding how malicious actors infiltrate networks is the first step to building resilient infrastructure. To help developers and aspiring security analysts learn the fundamentals of offensive sec
🐋 Run 284B DeepSeek-V4-Flash (<59GiB RAM, 44.4 tok/s pp, 9.1-14.7 tok/s) & 30B MoEs (25-111 tok/s) on a pure 64GB CPU at 256K ctx (0 GPUs). SwiGLU-H2, Stockfish-PVS L3 & 13ms Claude Code restore. - synchopate/llama-modchip
SponsorBlock client for all YouTube TV clients. Contribute to dmunozv04/iSponsorBlockTV development by creating an account on GitHub.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin khác nhau trong lĩnh vực AI. RAG hoạt động bằng cách truy vấn vector database để tìm thông tin liên quan trước khi tạo câu trả lời, ví dụ như với vector database có thể chứa hàng triệu document embeddings. Agentic RAG thêm vào một agent có khả năng tự suy luận, cho phép hệ thống tự động xác định cần tìm thêm thông tin hay không, như trường hợp của OpenAI's GPT-4 với function calling. Sự khác biệt chính là Agentic RAG có khả năng tự chủ trong việc quyết định cần làm gì tiếp theo thay vì chỉ phụ thuộc vào kết quả truy vấn ban đầu. Đây là kiến thức quan trọng để hiểu sự tiến hóa từ RAG cơ bản đến các hệ thống thông minh hơn có khả năng tự điều chỉnh.
Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt cơ bản giữa RAG và Agentic RAG để áp dụng hiệu quả vào các dự án AI.
Low-interaction honeypot for supermarket refrigeration controllers (Danfoss AK-SM 800A, Dixell XWEB 500) - hedgerow-dev/coldframe
Loading comments…