¡Hola, desarrolladores! 🚀

Hoy hablaremos de VanJS, un framework UI reactivo de solo 1.0kB, que permite construir aplicaciones útiles con JavaScript puro y sin dependencias. Con VanJS, puedes crear componentes reutilizables y gestionar estados de manera sencilla, todo sin JSX ni configuraciones complicadas.

Características destacadas:

- Ligero y rápido: 50-100 veces más pequeño que otros frameworks.
- Fácil de aprender: Solo 5 funciones básicas.
- Soporte para TypeScript: Mejora la experiencia de desarrollo.

¿Y tú le darías la oportunidad a este framework entre los tantos que hay?

Para más información, visita https://vanjs.org

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💵 Laravel recibe inversión millonaria

Laravel, el framework PHP que ha revolucionado el desarrollo web, acaba de recibir una inyección de capital de $57 millones de la firma Accel. Esta inversión histórica permitirá a Laravel acelerar el desarrollo de nuevas funcionalidades y mejorar las existentes.

¿Qué significa esto para los desarrolladores Laravel?

Laravel Cloud: Pronto podrás desplegar tus aplicaciones Laravel en tan solo 60 segundos.

Más herramientas y recursos: Laravel invertirá en nuevas herramientas y recursos para hacer tu vida como desarrollador aún más fácil.

Una comunidad más fuerte: Esta inversión impulsará el crecimiento de la ya vibrante comunidad Laravel.

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Meta ha lanzado oficialmente Code Llama, una nueva LLM (Modelo de Lenguaje del Lenguaje) de código abierto para completar, generar y probar código. Este modelo, que puede ejecutarse en hardware local, está disponible de forma gratuita tanto para uso de investigación como comercial. Code Llama es una versión especializada del LLM gratuito de Meta, Llama 2, y ha sido entrenado con 500 mil millones de tokens de código y datos de programación. Viene en tres tamaños de parámetros diferentes: 7 mil millones, 13 mil millones y 34 mil millones. Aunque el modelo de 34 mil millones de parámetros es el más preciso, los modelos de 7 mil millones y 13 mil millones son más rápidos y pueden ser más beneficiosos para demandas de baja latencia. Además, Meta ha lanzado dos modelos ajustados llamados "Code Llama - Python" y "Code Llama - Instruct". Code Llama - Python ha sido entrenado en 100 mil millones de tokens de Python para generar código en ese lenguaje con mayor precisión, mientras que Code Llama - Instruct ha sido entrenado en 5 mil millones de tokens para generar respuestas o código basado en preguntas en texto plano. Aunque el modelo generalista Llama 2 puede usarse de manera similar, no es tan preciso en sus respuestas de código debido a que no ha sido sometido a los mismos pasos de ajuste fino que Code Llama.