يعارض SaveFlipper.ca خطة الحكومة الفيدرالية لحظر أدوات البحث الأمني مثل Flipper Zero ، معتبرا أنها غير ضرورية وضارة بالأمن القومي والابتكار.
يدافع عن التعاون بدلا من الحظر ، ويجادل ضد السياسة التي يمكن أن تخنق الاقتصاد الكندي وتؤدي إلى نزاعات قانونية ، كما انتقدت مجموعة من خبراء الأمن السيبراني والمهنيين من منظمات متنوعة.
يمثل المحترفون أدوارا مختلفة في قطاع التكنولوجيا ، ويسلطون الضوء على وجهات نظر مختلفة حول التداعيات المحتملة للحظر المقترح.
يدور النقاش حول Flipper Zero ، وهي أداة أمنية ، وإمكاناتها للأنشطة غير القانونية مثل سرقة السيارات ، والمناقشة حول حظر المركبات غير الآمنة مقابل الأدوات الأمنية.
وتقترح اقتراحات لتعزيز أمن السيارات، واستخدام التكنولوجيا المتقدمة لمنع السرقة، والتأكيد على تدابير الأمن المادي لردع السرقة.
كما يتم تداول أهمية التدابير التنظيمية لحماية السلامة العامة ، ومساءلة مصنعي السيارات في تقديم منتجات آمنة ، وتداعيات سرقة السيارات.
أطلقت Google Gemma ، وهي سلسلة جديدة من النماذج المفتوحة المتطورة التي تهدف إلى تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول.
تتضمن Gemma نماذج مثل 2B و 7B ، وتقدم إصدارات مدربة مسبقا ، ومتغيرات مضبوطة بالتعليمات ، وأدوات دعم المطورين.
تتفوق هذه النماذج على النماذج الأكبر في الأداء ، باتباع معايير صارمة لضمان مخرجات آمنة ويمكن للمطورين والباحثين الوصول إليها مجانا لتعزيز التقدم الذكاء الاصطناعي.
تدور المناقشات حول المخاوف المتعلقة بنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Gemma و Mistral و Llama 2 ، والتي تغطي قضايا الترخيص والتحيز في الاستجابات وتأثير التحديثات على الأداء.
يقوم المستخدمون بتقييم موثوقية النماذج المختلفة ودقتها وقيودها ، إلى جانب كيفية تأثير شروط الترخيص من عمالقة التكنولوجيا مثل Google عليهم.
تتعمق المحادثات في التنوع والتحيز والتلاعب في مخرجات الذكاء الاصطناعي ، مع التأكيد على ضرورة وجود نماذج تعلم لغة دقيقة وموثوقة لمختلف المهام ، والاعتراف بالتحديات والتعقيدات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في مهام مثل توليد الصور والإجابة على الأسئلة التاريخية ، مما يؤكد على أهمية الحساسية الثقافية والدقة في نتائج الذكاء الاصطناعي.
أصدرت Google Gemini Pro 1.5 ، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه تحليل مدخلات الفيديو لتوفير المعلومات ، مع حجم سياق ضخم يبلغ 1,000,000 رمز.
يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي هذا التعرف بدقة على الكتب في مقاطع الفيديو وتقسيم مقاطع الفيديو إلى إطارات للتحليل ، حيث يتطلب كل إطار 258 رمزا مميزا للمعالجة.
أجرى المؤلف تجربة لإثبات قدرات النموذج ونشر نتائجه على الإنترنت ليراها الجمهور.