يستكشف المنشور تنفيذ GPT باستخدام 500 سطر من كود SQL ، حيث يشيد المستخدمون بالعرض التوضيحي ويشاركون في مناقشات حول التدريب والاستدلال ودمج الشبكات العصبية في جداول البيانات.
يعجب المستخدمون بمحتوى المقالة وعرضها التقديمي ، مع وجود موارد إضافية مرتبطة للتعرف على GPT و LLMs ، مما يعزز فهما أعمق للموضوعات التي تمت مناقشتها.
OK-Robot هو إطار عمل مفتوح ومعياري مصمم للتنقل في الروبوت والتلاعب به داخل إعدادات المنزل ، مما يسمح للمستخدمين بنشره على روبوت ، ومسح المنطقة ، والتحكم في حركة الكائن دون عناء.
على الرغم من أنها ليست خالية من العيوب ، إلا أنها تستفيد من نماذج التعلم الآلي المعاصرة وتشجع مشاركة المجتمع من أجل التحسينات ، مما يدل على التزامها بالتحسين المستمر.
رمز إطار العمل مفتوح المصدر ، مدعوم بخادم Discord لمساعدة المجتمع والحوار ، بعد أن خضع للاختبار في بيئات منزلية مختلفة ، وبالتالي يرحب بالتعليقات والمساهمات.
OK-Robot هو إطار روبوت منزلي مفتوح ومعياري يستفيد من نماذج التعلم الآلي للتنقل والتلاعب في المنازل ، مع التركيز على مساعدة الأفراد ذوي الإعاقة وكبار السن وغيرهم من المحتاجين.
تتمحور المناقشات حول التحديات في تصميم الروبوت للبيئات المزدحمة وإمكانية الوصول للأشخاص ذوي الإعاقة ، فضلا عن إمكانات الروبوتات في المهام المنزلية وتأثير الأتمتة على الاقتصاد والقوى العاملة.
يستكشف الحاضرون جو انب التكلفة لبناء الروبوتات ، مع التركيز على الحركات الدقيقة في الروبوتات ، والتداول حول دور الروبوتات في الصناعات المختلفة وضرورة الدخل الأساسي الشامل بسبب الأتمتة.
تسلط تبادلات البريد الإلكتروني بين مارتي مالمي (سيريوس) وساتوشي ناكاموتو من 2009-2011 الضوء على تطوير البيتكوين ، ومعالجة موضوعات مثل تطوير مواقع الويب ، والبرمجة النصية من جانب الخادم ، وتشغيل العقدة.
يقترح مارتي إنشاء موقع ويب وأسئلة شائعة بمفاتيح خاصة آمنة ، بينما يطلب ساتوشي المساعدة في محتوى موقع الويب والبرمجة النصية للخادم.
تتعمق المراسلات في قضايا مثل الكتل والمعاملات وقابلية التوسع وإثبات العمل والبريد العشوائي وتحسينات الميزات وتحسينات موقع الويب وإعداد خدمة تبادل Bitcoin وترقيات البرامج.
تغطي المناقشة الهوية الغامضة لساتوشي ناكاموتو ، العقل وراء Bitcoin ، وتتطرق إلى التكهنات حول الدوافع والعلاقات الحكومية وعواقب الكشف عن هوية ساتوشي.
تشمل الموضوعات المختلفة إخفاء الهوية ، وميزات الخصوصية في العملات المشفرة مثل Monero ، والعملات الرقمية للبنك المركزي ، وتعدين العملات المشفرة ، و opsec في المواقف الحرجة ، والتحليل اللغوي للتحقق من التأليف.
ويؤكد على أهمية الصدق والأمن التشغيلي (opsec) والمخاطر المرتبطة بإنشاء وإدارة مشروع رائد مثل Bitcoin.
Gemma.cpp هو محرك استدلال خفيف الوزن لنماذج مؤسسة جيما من Google ، ويمكن الوصول إليه على Kaggle ، وهو مثالي للب حث والتجريب.
يمكن للمستخدمين الوصول إلى أوزان النموذج والرمز المميز لنماذج Gemma المختلفة على Kaggle.
يوصى باستخدام أطر عمل Python مثل JAX و Keras و PyTorch و Transformers لنشر النماذج على أجهزة الحافة ، ويتم تشجيع مساهمات المجتمع من خلال التطوير المستمر في فرع التطوير.
Gemma.cpp هو محرك استدلال C ++ تم تطويره بواسطة Google لنماذج Gemma ، مع التركيز على قابلية النقل والتعديل السهل ، مع التركيز على أداء CPU SIMD ودعم GPU في المستقبل.
تتضمن الانتقادات عقوبة التكرار والتحيز وحجم النموذج ، مما يثير مخاوف بشأن الشفافية والثقة والمنافسة مع OpenAI ، مع تسليط الضوء على التحديات التنظيمية لشركة Google والاحتفاظ بالمواهب.
تشمل المناقشات داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي جوانب الأداء والتوافق والتطوير مثل تنسيقات تغليف النماذج والقدرات وحدود الحجم لنماذج Gema.
يتم استكشاف المحولات لتخطيط حركة الروبوت ، مما يدل على إمكانية توليد مسارات مثالية أسرع من التقنيات السابقة في معالجة المشكلات عالية الأبعاد والمستمرة.
تشمل المناقشات الخوارزميات والتقنيات وعيوب المحولات البديلة ، مع التركيز على دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الخوارزميات الكلاسيكية وتباين الكفاءة بين المحولات والطرق التقليدية مثل A *.
تتضمن المناقشات تسميات النماذج في الذكاء الاصطناعي ، ومقارنات الكفاءة بين نماذج المحولات والاستراتيجيات التقليدية مثل A * ، وفحص خوارزميات صنع القرار الاستكشافية مثل Bellman-Ford و MCTS في تحديات تخطيط المسار.
أطلقت Meta TestGen-LLM ، وهو مولد اختبار جديد يستفيد من تقنية LLM لتعزيز إنتاجية المطور من خلال إنشاء تحسينات على التعليمات البرمجية مع ضمانات تم التحقق منها ، مع التركيز على تعزيز الاختبارات الحالية.
يضمن TestGen-LLM أن تكون الاختبارات التي تم إنشاؤها قابلة للتطبيق وقابلة للتنفيذ ومستقرة وتعزز تغطية الاختبار ، مما يعرض معدلات قبول عالية بين المطورين والتكامل السلس في سير عمل Meta.
تؤكد الأداة على أهمية تطبيقات LLM المتخصصة في تطوير البرمجيات ، مع التأكيد على أهمية معالجة السيناريوهات غير المتوقعة ، والتأكيد على الدور المحو ري لتكامل ومعالجة LLM في تحسين اختبار البرامج وكفاءة التطوير.
تغطي المناقشة المشكلات المتعلقة بتكامل إدارة الحساب بين Slack و Google Office ، مع التركيز على التحديات في إدارة اسم المستخدم والملف الشخصي عبر الأنظمة الأساسية.
تتضمن النصائح المشتركة استخدام أحرف Unicode وحسابات الخدمة لتعزيز الأمان ومكافحة انتحال الهوية على هذه الأنظمة الأساسية.
يتم تقديم توصيات لتنفيذ تسجيل الدخول الأحادي (SSO) ونظام إدارة الهوية عبر النطاقات (SCIM) لتعزيز الأمان ومنع الوصول غير المصرح به ، ومعالجة قيود أدوات الدردشة المؤسسية.
تقدم الورقة INTRINSIC LoRA (I-LoRA) ، وهي تقنية تكشف عن الإمكانات الخفية للنماذج التوليدية مثل VQGAN و StyleGAN-XL و StyleGAN-v2 والانتشار المستقر من خلال استخراج ميزات المشهد الجوهرية مثل العاديين والعمق والبياض والتظليل بدون طبقات إضافية.
تولد هذه الطريقة المحايدة للنموذج خرائط جوهرية للمشهد من الدرجة الأولى ، وتتفوق على بعض المنهجيات الخاضعة للإشراف المعمول بها.
يعرض I-LoRA القدرة على استخراج خصائص المشهد الجوهري ، مما يرفع جودة المحتوى الذي تم إنشاؤه من نماذج توليدية مختلفة.
تغطي المناقشة النماذج التوليدية مثل سورا ، وتحويل "Bojack Horseman" من الموضوعات الفاتحة إلى المظلمة ، وتعقيد النماذج الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تق ديم مشاهد 3D وقدرات الذكاء الاصطناعي على الفهم والتعميم.
يتم تضمين الإشارة إلى I-LoRA, استخراج خصائص المشهد, أهمية ميزات النموذج, والشبكات العصبية التي تنتج الصور مباشرة دون فك تشفير الطبقات.
ذكر مشروع بحث رؤية الكمبيوتر بتمويل من تويوتا وأدوبي ، إلى جانب التكهنات حول الذكاء الاصطناعي يحتمل أن تتجاوز الذكاء البشري.
اقترحت الحكومة الألمانية قانونا لإضفاء الشرعية على القنب للاستهلاك الخاص للبالغين ، مما يسمح بحيازة ما يصل إلى 25 جراما وزراعة ما يصل إلى ثلاثة نباتات للاستخدام الشخصي.
يهدف التشريع إلى تشجيع الاستخدام المسؤول ، وتحسين الحماية الصحية ، والحد من أسواق القنب غير القانون ية ، وتعزيز حماية الشباب من خلال لوائح صارمة بشأن الزراعة والتوزيع الخاص.
سيتم حظر استهلاك القنب بالقرب من المدارس ومرافق الشباب داخل دائرة نصف قطرها 200 متر ، مع عدم السماح بالإعلانات أو الرعاية ، في حين أن القنب الطبي سيظل متاحا فقط بوصفة طبية.
تستكشف المناقشة تقنين المخدرات واستهلاكها والأنشطة الإجرامية في جميع أنحاء الدول الأوروبية ، مع التركيز على تقنين القنب في ألمانيا ومقارنته بقوانين بلجيكا الصارمة.
يتعمق في تحديات مثل إدمان المخدرات ، وتأثير لوائح السوق ، وتوافر المخدرات من خلال القنوات غير القانونية ، والتجارب الشخصية مع إدمان القنب.
يسلط النقاش الضوء أيضا على كيفية تأثير تقنين القنب على النشاط الإجرامي ، وريادة الأعمال ، والتأثير المجتمعي ، وعدم المساواة في الثروة ، والاختلافات في قوانين المخدرات بين الدول.
يتميز Gemini Pro 1.5 ، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي من Google ، عن الطرز الأخرى مثل GPT-4 مع نافذة سياق أكبر قادرة على التعامل مع الروايات وقواعد التعليمات البرمجية بأكملها ، مما يعرض الأداء المحسن وسهولة الاستخدام.
يعتبر نموذج الذكاء الاصطناعي هذا مغيرا لقواعد اللعبة نظرا لقدراته على تكامل الكود ، وتعزيز إنتاجية المطور ، والانتقال نحو نماذج المحولات كطيارين مساعدين عقليين.
وتؤكد المقالة على أهمية التحقق من مخرجات النموذج، والاستفادة من البيانات الشخصية لتحسين الأداء، وتحديات وفوائد استخدام نماذج اللغات الكبيرة بشكل فعال من خلال طرح أسئلة جيدة ومهارات التفكير النقدي.
تستكشف المناقشة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل Gemini Pro 1.5 ، وتتطرق إلى الخصوصية والآثار المجتمعية وسوء الاستخدام المحتمل.
تشمل المناقشات التأثير على التفاعلات الاجتماعية ، والتطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات ، والموثوقية ، والقيود المفروضة على روبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي ، وعواقب الاعتماد على خوارزميات نمذجة اللغة.
تثير المخاوف بشأن أنظمة الذكاء الاصطناعي في Google ، مثل التحيز وقيود الأداء ، مشكلات تتعلق بالنزاهة والفعالية والآثار المجتمعية لتقنيات الذكاء الاصطناعي على عمليات صنع القرار.
مامبا ، نموذج لغة جديد أنشأه ألبرت جو وتري داو ، يتفوق على المحولات في قابلية التوسع والكفاءة من خلال معالجة مشكلة الانتباه التربيعي بتصميم نموذج الحالة المتسلسلة.
من خلال تمييز المعلمات المستمرة ، يتيح Mamba معالجة أسرع للاستعلامات المطولة ، ودمج الميزات من الشبكات العصبية المتكررة والتلافيفية لتعزيز سرعة التدريب والاستدلال.
على الرغم من عدم قبولهم لعرض ICLR ، قدم المؤلفون خوارزميات متوازية مثل FlashAttention لتحسين كفاءة معالجة GPU ، مما يعرض إمكانات Mamba لتطوير أداء النمذجة اللغوية.
ينصب التركيز على توسيع نطاق النماذج في الذكاء الاصطناعي ، ولا سيما مناقشة نموذج مامبا كتحسين محتمل للمحولات ، مع الفوائد والفعالية المحتملة قيد التدقيق.
تشمل التحديات تدريب النماذج الكبيرة ، وضمان جودة البيانات ، والتعامل مع الطبيعة المعقدة لمعماريات النماذج المختلفة في التعلم العميق.
هناك مناقشات حول الجمع بين مامبا ونماذج أخرى مثل وزارة التربية والتعليم ، إلى جانب ضرورة وجود حبات مدمجة مخصصة لجلسات تدريبية أكثر شمولا.
يمكن لبعض عالية الذكاء ، وخاصة كولي الحدود ، حفظ أسماء أكثر من 100 لعبة دون تدريب مستهدف ، كما كشفت دراسة من جامعة Eötvös Loránd في المجر.
تسلط دراسة "Genius Dog Challenge" الضوء على من سلالات وبلدان مختلفة تتمتع بمهارات استثنائية في تعلم الكلمات ، مما دفع الباحثين إلى التحقيق في العوامل الكامنة وراء هذه القدرة ومقارنتها بعمليات تعلم الأطفال.
يهدف الباحثون إلى التعمق في فهم القدرات اللغوية لهذه وكيف تختلف عن قدرات الأطفال البشر.
يقارن النقاش حول highinterest.io سلامة حسابات التوفير عالية العائد المؤمن عليها من قبل مؤسسة التأمين الفيدرالية (HYSA) بالمخاطر المرتبطة بصناديق سوق المال وأذون الخزانة والاستثمارات المحددة مثل صندوق VUSXX أو SPAXX في Fidelity.
يتم استكشاف خيارات الاستثمار المختلفة مثل أذون الخزانة وسندات الادخار وصناديق الاستثمار المتداولة لتحسين الموارد المالية وبناء صناديق الطوارئ وتعظيم العوائد مع تقليل المخاطر ، مع التركيز على المزايا الضريبية واعتبارات الملاءة المالية.
تشمل التوصيات الحفاظ على محفظة استثمارية متنوعة ، وتقييم عوامل مثل تأمين FDIC والسيولة ، لاتخاذ قرارات مستنيرة للنمو والاستقرار المالي.
تركز المناقشة على الممارسات غير الأخلاقية لشركة Equifax ومكاتب الائتمان ، مثل جمع البيانات الشخصية المفرطة ، والعيوب الأمنية ، والافتقار إلى المساءلة.
وتشمل التوصيات استكشاف أنظمة جديدة لتسجيل الائتمان، وتعزيز الإشراف الحكومي، وتعزيز ضمانات الخصوصية وسط تزايد المخاوف بشأن انتهاكات البيانات وسرقة الهوية.
للتخفيف من المخاطر ، يتم حث المستخدمين على تجميد ائتمانهم ، والإبلاغ عن المشكلات إلى المنظمين ، وحماية البيانات الشخصية لردع الاحتيال وانتهاكات الخصوصية.