u/LongjumpingOption523

Ieri Anthropic ha sospeso Fable 5 e Mythos 5 dopo una direttiva del governo USA che vieta l’accesso ai cittadini stranieri. Per rispettare la direttiva, Anthropic ha disattivato entrambi.

Al di là dei due modelli, mi interessa il precedente.

A quanto pare, possiamo pagare per uno strumento cloud, usarlo legittimamente e rispettare tutte le condizioni, ma perderne comunque l’accesso dall’oggi al domani per una decisione presa da un governo straniero.

Da europeo, la cosa mi fa riflettere su quanto possiamo considerare stabile uno strumento professionale che dipende da questioni geopolitiche o più semplicemente da un fornitore e dalle regole del paese in cui quel fornitore ha sede.

Secondo voi è un caso eccezionale o qualcosa che vedremo più spesso con i modelli AI più avanzati?

Come mai gli sviluppatori software in Italia guadagnano mediamente meno rispetto a quelli di altri Paesi europei?

Mi chiedo se il divario dipenda soprattutto dal livello generalmente più basso delle retribuzioni italiane oppure se nel settore informatico esistano anche cause specifiche, storiche o strutturali: dimensione delle aziende, scarsa presenza di imprese tecnologiche, tipo di consulenza, produttività, contrattazione, cultura manageriale o altro.

Qual è la vostra esperienza? Il confronto con l’estero è realmente così netto, a parità di ruolo, competenze e costo della vita?

I am trying to understand the intellectual lineage of Scala 3 capabilities and their implementation through capture checking.

Has a comparable system already been implemented in another language? And what are the main difficulties in adding this kind of capability tracking to an existing general-purpose language?

I’ve seen a lot of posts about Spark Real-Time Mode in the last months, especially after the Databricks GA announcement.

Has anyone here already tested it with a real workload, possibly also outside Databricks?

I’m mainly curious about latency under load, current limitations with stateful operations and sinks, and if it really changes the choice between Spark and Flink for low-latency streaming.

Any practical experience would be interesting.

I wrote a small (okay, not so small) blog post about ColumnarToRow and UnsafeRow in Spark.

Nothing very revolutionary, but I found it interesting that this operator in the physical plan shows quite well where Spark changes from columnar data into its classic row-based execution model.

So the post is mostly about that boundary, and why it says something about Spark’s design and about the newer columnar/vectorized engines around it.

If interested, here is the link: https://cdelmonte.dev/essays/where-spark-changes-shape/

Has anyone here written custom Catalyst rules and actually used them in production?

I've been playing with Spark's internal basically hooking into the logical plan to catch things like cartesian joins or collect_list on big groups, and pushing metrics out via OTel. It works, but I ran into a few things that were not obvious at all, like side-effects inside FixedPoint batches, choosing the right hook point, idempotency issues. I wrote up the whole thing if someone is curious: https://cdelmonte.dev/deep-dives/the-hidden-dsl-in-catalyst/. But mostly I'm wondering if anyone else has done something similar, or if there's a better approach.