Segundo um estudo, gerar uma resposta de 1.000 tokens (algo entre 750 e 800 palavras) com o modelo gasta, em média, 18,3 Wh, contra 2,12 Wh para o GPT-4. Os números foram estimados a partir do tempo de resposta do sistema e do consumo médio do hardware utilizado para executá-lo nos servidores da OpenAI – a equipe supõe que o GPT-5 esteja operando com Nvidia DGX H100 ou H200 na Microsoft Azure. Devido a isso, os resultados podem não representar o consumo real. As informações são do site Tom's Hardware.
Arquitetura frontend moderna - três principais formas de compartilhar componentes entre aplicações frontend
Arquitetura frontend moderna - três principais formas de compartilhar componentes entre aplicações frontend 1 – Pacotes NPM (públicos ou privados) Como funciona Você empacota seus componentes (React, Vue, Angular ou até vanilla) em uma biblioteca . Essa lib é publicada em um registro de pacotes (npmjs, GitHub Packages, Verdaccio, Nexus etc.). Qualquer aplicação que precise desses componentes instala a dependência ( npm install minha-lib ) e os usa normalmente. Vantagens ✅ Padronização : ótimo para compartilhar entre múltiplos projetos. ✅ Controle de versão : cada app escolhe qual versão usar. ✅ Independência : não exige repositórios ou builds integrados. ✅ Testado/isolado : a lib pode ter pipeline próprio de testes e versionamento sem interferir nas apps. Desvantagens ❌ Ciclo de publicação : precisa buildar e publicar cada vez que altera a lib. ❌ Atraso nas atualizações : os projetos consumidores precisam atualizar a versão manualmente. ❌ Mais fricção em times ...
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