شخص من الغرب الأوسط في نيويورك يستخدم الذكاء الاصطناعي لإسقاط القبعات على المارة من نافذته، مستعينًا بجهاز Raspberry Pi ومحرك خطوة من Adafruit وRoboflow AI للكشف.
يتيح المشروع، المتاح عبر DropofaHat.zone، للمستخدمين حجز فترة زمنية مدتها 5 دقائق لتلقي قبعة في ثوانٍ، مما يعرض استخدامًا جديدًا للذكاء الاصطناعي والأتمتة.
يتخيل المبدع مستقبلًا يمكن فيه لنوافذ المدينة إسقاط أشياء على الناس أثناء مرورهم، ويطلق على هذا المفهوم مصطلح "التسوق من النافذة".
يتضمن مشروع مدفوع بالذكاء الاصطناعي يسمى "Window Shopping" إسقاط قبعات من نافذة على سكان نيويورك باستخدام Raspberry Pi ومحرك خطوة من Adafruit وخيوط وروبوفلو للذكاء الاصطناعي.
أثار المشروع مناقشات حول الدخل الشامل، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، والمخاوف القانونية، مع اقتراحات لاستخدامات ممتعة وعملية، مثل توصيل العناصر أو تحسين تحليلات الرياضة.
تتفاوت ردود الفعل تجاه المشروع بين الإعجاب والقلق من احتمال إساءة الاستخدام.
تُعتبر رو بي، التي غالبًا ما تطغى عليها شهرتها إطار العمل Rails، لغة ممتازة لكتابة السكربتات المعقدة في الشيل، حيث توفر ميزات أكثر من Bash.
تشمل الميزات الرئيسية استدعاء الأوامر الخارجية، التعامل مع رموز الحالة، الكتابة الموجهة للكائنات، الإنشاءات الوظيفية، مطابقة التعبيرات النمطية المدمجة، سهولة التعامل مع الخيوط، وعمليات الملفات والمجلدات الشاملة.
يشجع المنشور على التفكير في استخدام لغة روبي بدلاً من لغات البرمجة النصية الأخرى مثل بايثون، بيرل، وجافا سكريبت للمهام المعقدة في البرمجة النصية للصدفة.
تقدم روبي بناء جملة قابل للقراءة، ومتغيرات منطقية، ونموًا سلسًا في التعقيد، مما يجعلها خيارًا قويًا لكتابة سكربتات الشيل.
على الرغم من مزاياها، فإن لغة روبي ليست مستخدمة على نطاق واسع في كتابة السكربتات الخاصة بالشل لأنها ليست مثبتة مسبقًا على العديد من الأنظمة، على عكس باش أو بايثون.
لغة Go شائعة بسبب قدرتها على إنشاء ملفات ثنائية ثابتة واحدة، على الرغم من أنها ليست مثالية للتعامل مع أنظمة التشغيل.
يمكن أن تكون الرسوم البيانية الصندوقية مضللة لأنها غالبًا ما تجعل التوزيعات تبدو غاوسية (على شكل جرس)، وهو ما ليس دقيقًا دائم ًا.
بدائل مثل الرسوم البيانية الشريطية المتذبذبة، والرسوم البيانية الشريطية المتناثرة، والرسوم البيانية الكمان يمكن أن تمثل توزيع البيانات الحقيقي بشكل أفضل.
بينما تكون الرسوم الصندوقية مفيدة لمقارنة الوسيطات والتوزيعات، فإنها تتطلب فهمًا جيدًا للإحصاءات من أجل التفسير الصحيح.
طورت شركة Energy Singularity أول جهاز توكاماك فائق التوصيل عالي الحرارة بالكامل في العالم، "HH70"، والذي نجح في تحقيق البلازما الأولى.
يُعتبر HH70 مميزًا لاستخدامه 26 مغناطيسًا فائق التوصيل عالي الحرارة وتحقيقه لعدة إنجازات عالمية أولى، بما في ذلك كونه أول جهاز من نوعه يتم بناؤه بواسطة شركة تجارية.
يضع هذا الإنجاز الصين في موقع الريادة في مجال حصر الاندماج المغناطيسي فائق التوصيل عند درجات الحرارة العالية، مع خطط لتطوير جهاز توكاماك من الجيل التالي، HH170، الذي يهدف إلى تحقيق مكاسب كبيرة في الطاقة.
الأدوات التقليدية مثل sudo و doas تستخدم ملفات ثنائية setuid وتصعيد الامتيازات، والتي لها قيود في مساحات أسماء المستخدمين المقيدة وتتطلب أن تحتفظ الجلسة الكاملة للمستخدم بالقدرات.
نهج بديل باستخدام s6-sudod يقسم البرنامج إلى خادم مميز وعميل غير مميز، بهدف تشغيل الأوامر كجذر دون تصعيد الامتيازات.
قام المؤلف بتجربة استخدام SSH المحلي لتنفيذ أوامر الجذر، حيث قام بتكوين مفتاح SSH مخصص، وربط sshd بمقبس نطاق Unix، واستخدام ProxyUseFdpass للتعامل مع واصفات ملفات المقبس، مما يعزز الأمان ويدعم طرق المصادقة المختلفة.
تُستخدم النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة (LLMs) مثل ChatGPT بشكل متزايد في الكتابة الأكاديمية، على الرغم من القيود مثل إنتاج معلومات غير دقيقة وتعزيز التحيزات.
تحليل 14 مليون ملخص من PubMed من 2010-2024 يكشف أن ما لا يقل عن 10% من ملخصات 2024 تمت معالجتها باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مع وصول بعض المجموعات الفرعية إلى 30%.
إن تأثير مساعدي الكتابة المعتمدين على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على الأدبيات العلمية غير مسبوق، متجاوزًا أحداثًا كبيرة مثل جائحة كوفيد من حيث التأثير.
يُناقش تأثير ChatGPT على الكتابة الأكاديمية، حيث يرى البعض أنه غير مسبوق بينما يعزو آخرون التغييرات إلى العدوى الاجتماعية أو التحولات اللغوية التقليدية.
العديد من الأكاديميين، وخاصة غير الناطقين باللغة الإنجليزية، يستخدمون الآن ChatGPT للكتابة، على الرغم من الانتقادات التي تشير إلى أنه يمكن أن يُدخل لغة مطولة.
تشمل المناقشة الاعتبارات الأخلاقية والمعايير المتطورة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة، مع تسليط الضوء على إمكانياته في تحسين الوضوح وسهولة الوصول.
تكتسب قواعد البيانات المتجهية شعبية متزايدة بسبب قدرتها على التعامل بكفاءة مع البيانات عالية الأبعاد، خاصة في سياق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
تقنيات مثل البحث عن الجار الأقرب التقريبي (ANNS) والعالم الصغير القابل للملاحة الهرمي (HNSW) تساعد في إدارة التحديات الحسابية للمساحات المتجهة عالية الأبعاد.
تم تحديد Qdrant كأفضل قاعدة بيانات متجهة لأدائها وقابليتها للتوسع ودعم المجتمع، مما يبرز أهمية هذه القواعد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
المقارنة بين كفاءة أدمغة البشر وكفاءة GPT-4 غير دقيقة بسبب الاختلافات في استخدام الطاقة أثناء التدريب والاستدلال.
تشير الحسا بات المصححة إلى أن أدمغة البشر أكثر كفاءة بمقدار 1.44 مرة أثناء التدريب ولكنها أقل كفاءة بمقدار 8 مرات أثناء الاستدلال مقارنة بـ GPT-4.
تسلط المناقشة الضوء على تعقيد مقارنة الذكاء البيولوجي بالذكاء الاصطناعي، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل التدريب المسبق التطوري وطرق التعلم المختلفة (الصور مقابل اللغة).
ولدت الطاقة الشمسية 20% من الكهرباء العالمية في ذروة منتصف النهار في الانقلاب الصيفي، مما يشير إلى أهميتها المتزايدة في قطاع الطاقة.
بحلول ثلاثينيات القرن الحالي، من المتوقع أن تصبح الطاقة الشمسية أكبر مصدر للكهرباء، وبحلول أربعينيات القرن الحالي، أكبر مصدر للطاقة، مع توقع أن تكون تكاليف الطاقة الشمسية والبطاريات أقل من البدائل الأخرى.
تقرير من معهد روكي ماونتن يؤكد النمو الأسي للطاقة الشمسية وطاقة الرياح، مسلطًا الضوء على تزايد الجدوى والاعتماد الواسع على مصادر الطاقة المتجددة.
اكتشف باحثو جامعة واشنطن أن ChatGPT صنف السير الذاتية التي تحتوي على تكريمات متعلقة بالإعاقة بدرجة أقل من تلك التي لا تحتوي عليها، مما يشير إلى وجود تمييز صريح وضمني ضد ذوي الإعاقة.
تخصيص ChatGPT بتعليمات محددة لتجنب التمييز ضد ذوي الإعاقة قلل من التحيز لمعظم الإعاقات التي تم اختبارها، ولكن ليس بشكل متسق عبر جميع الإعاقات.
قادت الدراسة طالبة الدراسات العليا كيت جلازكو، وتم تقديمها في مؤتمر ACM لعام 2024 حول الإنصاف والمساءلة والشفافية، مسلطة الضوء على الحاجة إلى المزيد من الأبحاث لمعالجة التحيزات في الذكاء الاصطناعي في التوظيف.
يظهر ChatGPT تحيزًا ضد السير الذاتية التي تشير إلى وجود إعاقة، مما يعكس البيانات المتحيزة التي يتعلم منها، والتي تشمل ممارسات التوظيف التمييزية.
ندرة قواعد البيانات الأخلاقية للتوظيف تعقد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي غير المتحيزة، مما يثير الجدل حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يعكس تحيزات البشر أو يصححها بشكل مفرط، مما يخلق تحيزات جديدة.
تؤكد المناقشات على الحاجة إلى الشفافية والمساءلة في الذكاء الاصطناعي، مسلطة الضوء على التحديات الأوسع لتطوير أنظمة توظيف عادلة وغير متحيزة.
LetterDrop هي خدمة جديدة وآمنة وفعالة لإدارة النشرات الإخبارية تم بناؤها باستخدام Cloudflare Workers، وتم إنشاؤها استجابة لإغلاق Mailchimp لخدمة TinyLetter.
تشمل الميزات الرئيسية إنشاء النشرات الإخبارية بسهولة، وتوزيعها، وإدارة الاشتراكات، والتعامل مع الرسائل الإلكترونية الفاشلة باستخدام مجموعة أدوات Cloudflare مثل Workers وKV وR2 وQueues.
تشمل التحسينات المستقبلية المخطط لها لـ LetterDrop إضافة اختبارات الوحدة، وقوالب البريد الإلكتروني، وتتبع معدلات فتح البريد الإلكتروني، ودعم المزيد من خدمات البريد الإلكتروني التابعة لجهات خارجية، وتقديم ميزة المستأجرين المتعددين.
إغلاق Mailchimp لخدمة TinyLetter دفع أحد المستخدمين لتطوير LetterDrop باستخدام GPT-4 لتوليد الأكواد، مما أثار نقاشات حول جودة وأمان الأكواد المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
ناقش المستخدمون موثوقية وقابلية صيانة الكود الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى التداعيات الأوسع لتطوير البرمجيات ومخاوف حقوق الطبع والنشر.
كما استكشفت المحادثة بدائل لـ TinyLetter والتحديات المرتبطة بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي وخدمات السحابة.
اكتشف العلماء Henneguya salminicola، وهو أول كائن متعدد الخلايا يعيش بدون أكسجين، مما يتحدى فهمنا للحياة على الأرض.
هذا الطفيلي الشبيه بقنديل البحر، الذي يوجد في سمك السلمون، يفتقر إلى الجينوم الميتوكوندري وقد تطورت لديه عضيات ميتوكوندريا فريدة، مما يشير إلى انتقال من الأيض الهوائي إلى الأيض اللاهوائي.
يمكن أن يؤثر الاكتشاف، الذي نُشر في مجلة PNAS في فبراير 2020، على البحث عن الحياة خارج كوكب الأرض من خلال توسيع المعايير لما يشكل كائنًا حيًا.
عند بناء تطبيقات الإنترنت، يُفضل استخدام بروتوكول TCP للتسليم الموثوق، بينما يُستخدم بروتوكول UDP من أجل الوقتية، خاصة في بروتوكولات الفيديو المباشر.
استخدام بروتوكول UDP مباشرةً يعتبر محفوفًا بالمخاطر بسبب الحاجة إلى تنفيذ ميزات مثل إعادة الإرسال والتحكم في الازدحام؛ بدلاً من ذلك، يجب على المطورين استخدام مكتبة QUIC.
يدعم بروتوكول QUIC ووسائط MoQ الحزم البيانية، ولكن يُنصح المطورون بالتركيز على استخدام تدفقات QUIC لتجنب المشكلات المرتبطة بالحزم البيانية.