يستغل المهاجمون رسائل الإشعارات من GitHub لتوزيع البرمجيات الخبيثة عن طريق إنشاء وحذف القضايا بسرعة في المستودعات العامة.
البرمجية الخبيثة، التي تُدعى "LUMMASTEALER"، تسرق البيانات الحساسة مثل محافظ العملات المشفرة وبيانات الاعتماد المخزنة عن طريق خداع المستخدمين لتشغيل أمر PowerShell ضار.
يستغل الهجوم نقاط الضعف في تعامل نظام ويندوز مع الملفات التي تم تنزيلها وشهادات توقيع الشفرات، ويمكن أن تسهم التحسينات في رسائل الإشعارات الخاصة بـ GitHub في التخفيف من هذه التهديدات.
تم استغلال رسائل البريد الإلكتروني للإشعارات من GitHub لتوزيع البرمجيات الخبيثة، مما أثار مخاوف بشأن الأمان.
تؤكد المناقشات على أهمية التعرف على العلامات التحذيرية، مثل النطاقات المشبوهة والأوامر التي تحتاج إلى إدخال في القشرة، لتجنب الوقوع في عمليات الاحتيال.
تؤكد المحادثة أن حتى المستخدمين ذوي الخبرة يمكن أن يتم خداعهم، مما يبرز الحاجة إلى تعزيز إجراءات الأمان على GitHub.
في عام 2024، يُوصى بتكوين ~/.ssh/config باستخدام LocalForward و RemoteForward و ProxyJump لتبسيط اتصالات SSH وتوفير الوقت.
يتيح هذا الإعداد عمليات SSH وSCP وRSYNC بسلاسة إلى الخادم المستهدف عبر اسم مستعار ويقوم بإعادة توج يه منافذ محددة للوصول المحلي والبعيد.
استخدام 0.0.0.0 بدلاً من localhost أو 127.0.0.1 يمكن أن يعرض المنافذ على جميع واجهات الشبكة، لذا تأكد من إعدادات الجدار الناري بشكل صحيح للحفاظ على الأمان.
zb هو نظام بناء في مراحله الأولى تم تطويره بواسطة روكسي لايت، ويهدف إلى توفير بناءات قابلة لإعادة الإنتاج وإدارة التبعيات بطريقة سهلة الاستخدام.
تشمل الميزات الرئيسية لغة البرمجة النصية Lua المألوفة، وقدرات البناء القوية، ودعم البناء غير الحتمي، والتوافق مع Nix، ودعم الأنظمة المتعددة (ويندوز، لينكس، macOS).
وصل zb إلى إنجاز كبير بعدم اعتماده على Nix، مع وجود واجهة خلفية جديدة تدعم الاشتقاقات المعنونة بالمحتوى و"النموذج المكثف" من نموذج نشر البرمجيات الوظيفية البحتة.
تم تقديم الاسترجاع السياقي لتحسين خطوة الاسترجاع في التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام التضمينات السياقية وBM25 السياقي، مما يقلل من حالات الاسترجاع الفاشلة بنسبة تصل إلى 67% عند دمجه مع إعادة الترتيب.
تعزز هذه الطريقة دقة الاسترجاع، مما يؤدي إلى أداء أفضل في المهام اللاحقة مثل دعم العملاء والتحليل القانوني، ويمكن نشرها باستخدام الكتاب الإرشادي المقدم.
غالبًا ما يفقد RAG التقليدي السياق عن طريق تقسيم المستندات إلى أجزاء أصغر؛ يعالج الاسترجاع السياقي هذا الأمر عن طريق إضافة سياق تفسيري خاص بكل جزء قبل التضمين وإنشاء فهرس BM25.
قدمت شركة Anthropic تقنية التخزين المؤقت للمطالبات لتحسين فعالية التكلفة في عملية الاسترجاع السياقي، وهي طريقة لتحسين نتائج التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) من خلال توسيع الأجزاء باستخدام نموذج لغة كبير (LLM).
يتيح التخزين المؤقت للمطالبات للمطورين توفير التكاليف عن طريق تخزين الحالة بعد تشغيل مستند كبير من خلال نموذج، بدلاً من إعادة توليد كل جزء في كل مرة، مما يجعله تحديثًا مهمًا لأولئك الذين يعملون مع سير عمل RAG.
تُبرز المقالة أنه بينما يقدم كتاب الطهي دليلًا لعملية عمل محددة لـ RAG، فإن الابتكار الحقيقي يكمن في ميزة توفير التكاليف من خلال التخزين المؤقت للمطالبات، والتي تم تقديمها قبل شهر.
يقدم iPhone 16 تنسيق JPEG XL، وهو تنسيق صور من الجيل التالي يوفر جودة أفضل وأحجام ملفات أصغر مقارنة بتنسيق JPEG القياسي.
يدعم JPEG XL الصور ذات النطاق اللوني الواسع وHDR، ويوفر ما يصل إلى 32 بت لكل قناة، ويمكنه تقليل أحجام الملفات بنسبة تصل إلى 55% مع الحفاظ على الجودة البصرية.
على الرغم من مزاياه، لم يتم اعتماد JPEG XL على نطاق واسع بعد، مع دعم محدود من المتصفحات الرئيسية، ولكن إدراج شركة آبل له في iPhone 16 Pro قد يشجع على اعتماده بشكل أوسع.
CuPy هي مكتبة مصفوفات مسرعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) ومتوافقة مع مكتبات NumPy وSciPy، مصممة للعمل على منصات NVIDIA CUDA وAMD ROCm، مما يتيح للكود البرمجي الحالي بلغ ة بايثون الاستفادة من الحوسبة بواسطة وحدة معالجة الرسومات.
يوفر الوصول إلى ميزات CUDA منخفضة المستوى، مما يسهل التكامل مع برامج CUDA C/C++، والتدفقات، وواجهات برمجة تطبيقات CUDA Runtime.
يمكن تثبيت CuPy عبر pip أو conda أو Docker، مع توفر إصدارات محددة لإصدارات CUDA وROCm المختلفة، ويتم تطويرها تحت رخصة MIT بواسطة Preferred Networks ومساهمي المجتمع.
يُبرز CuPy كبديل مباشر لـ NumPy، حيث يوفر تسريعًا باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) وتوافقًا مع وحدات معالجة الرسومات من AMD، مما يجعله جذابًا للحوسبة عالية الأداء.
تعمل CuPy، جنبًا إلى جنب مع NumPy وPyTorch، نحو تحقيق مجموعة مشتركة من واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بهم، مما يتيح التوافق بين الأكواد عبر هذه المكتبات، على الرغم من أن الامتثال الكامل لا يزال قيد التقدم.
يوفر CuPy تعزيزات كبيرة في الأداء للمهام الحسابية، مثل حسابات القيم الذاتية في ميكانيكا الكم، ويدعم العمليات في المكان بشكل مشابه لـ NumPy، مما يجعله أداة قوية للحوسبة المسرعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات.
قدم الباحثون SCoRe، وهي طريقة تعلم التعزيز عبر الإنترنت متعددة الأدوار لتحسين التصحيح الذاتي في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام بيانات مولدة ذاتيًا.
يعالج SCoRe قيود التعديل الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) من خلال التدريب تحت توزيع النموذج الخاص به، مما يحسن التصحيح الذاتي بنسبة 15.6% و9.1% على معايير MATH وHumanEval، على التوالي.
هذا التقدم مهم لأنه يقلل من الحاجة إلى نماذج متعددة أو إشراف خارجي، مما يجعل التصحيح الذاتي أكثر كفاءة وفعالية.
تناقش ورقة جديدة تدريب نماذج اللغة على التصحيح الذاتي باستخدام التعلم المعزز (RL)، وهي طريقة يتعلم فيها النماذج من أخطائها لتحسين الأداء في المستقبل.
يتم مقارنة هذا النهج بنموذج o1 ال خاص بـ OpenAI، والذي يستخدم أيضًا التعلم المعزز لتحسين استدلاله وتصحيح الأخطاء، على الرغم من اختلاف الأساليب والتفاصيل الدقيقة.
تسلط الورقة الضوء على تحدي توجيه النماذج لاعتماد تقنيات التصحيح الذاتي بدلاً من محاولة الحصول على الإجابة الصحيحة من المحاولة الأولى، وهو خطوة مهمة في تحسين دقة وموثوقية نماذج اللغة.
يعزو المقال الركود الاقتصادي في بريطانيا إلى السياسات الحكومية التاريخية، بما في ذلك الاستثمار الحكومي بعد الحرب العالمية الثانية وخصخصة المحافظين في الثمانينيات.
يجادل النقاد بأن الخصخصة أدت إلى تراجع طويل الأمد، مستخدمين أمثلة مثل الأداء الضعيف لشركات المياه.
تسلط المناقشة الضوء أيضًا على تأثير مراكز الفكر اليمينية وتقارن السياق الاقتصادي لبريطانيا مع دول أخرى، مشددة على أنظمة التخطيط التقييدية والاستثمار غير الكافي في البنية التحتية كعوامل رئيسية.
openpilot هو نظام تشغيل لتحسين مساعدة السائق في أكثر من 275 سيارة مدعومة، ويتطلب جهاز comma 3/3X وحزام سيارة متوافق.
يتبع البرنامج إرشادات السلامة ISO26262، ويخضع لاختبارات صارمة، ويتم إصداره بموجب ترخيص MIT، مما يؤكد على جودته التجريبية واستخدامه لأغراض البحث فقط.
يتم تحميل بيانات المستخدم، بما في ذلك لقطات الكاميرا المواجهة للطريق وسجلات المستشعرات الأخرى، بشكل افتراضي لتحسين النظام، مع وجود خيارات لتعطيل جمع البيانات والاشتراك في تسجيل الكاميرا المواجهة للسائق.
أوبن بايلوت، الذي طورته شركة Comma.ai، هو نظام متقدم لمساعدة السائق (ADAS) يقدم مساعدة في القيادة بدون استخدام اليدين، مما يعزز ثقة السائق ويقظته خلال الرحلات الطويلة.
النظام متوافق مع أكثر من 275 طراز سيارة ويتكامل مع أجهزة استشعار السيارات الحالية، مما يوفر ميزات مثل الحفاظ على المسار والمساعدة في المسافة، على الرغم من أنه ليس حلاً ذاتي القيادة بالكامل.
على الرغم من التمويل المحدود لرأس المال المغامر والفريق الصغير، فقد أنشأت Comma.ai منتجًا مربحًا، حيث أن Openpilot مفتوح المصدر ومرخص بموجب MIT، مما يضمن الشفافية ودعم المجتمع.
ستعيد محطة الطاقة النووية في جزيرة ثري مايل تشغيل عمليات الذكاء الاصطناعي لشركة مايكروسوفت، حيث تستثمر شركة كونستليشن 1.6 مليار دولار لإعادتها إلى العمل بحلول عام 2028، مما يوفر 835 ميغاواط من الطاقة.
تؤكد الصفقة على موثوقية الطاقة النووية مقارنة بالطاقة الشمسية والرياح، خاصة خلال الظروف الجوية السيئة الممتدة.
تشمل المناقشة اعتبارات التكاليف الأولية العالية للطاقة النووية، وتكاليف الوقود المنخفضة على المدى الطويل، ومخاوف السلامة العامة، مشيرة إلى حوادث سابقة مثل جزيرة الثلاثة أميال، وفوكوشيما، وتشيرنوبل.
طريقة جديدة تصور توقعات الطقس من خلال صور المناظر الطبيعية، مما يجعلها أكثر سهولة وأقل توتراً من البيانات الرقمية التقليدية.
تشفّر صورة المناظر الطبيعية عناصر الطقس المختلفة، مثل اتجاه الرياح، درجة الحرارة، الغطاء السحابي، والهطول، بالإضافة إلى الأحداث غير المتعلقة بالطقس مثل أعياد الميلاد والعطلات.
تم تنفيذ النظام باستخدام لغة بايثون ومكتبة بيلو، وهو مصمم لشاشة E-Ink بحجم 296x128 ويُحدّث كل 15 دقيقة باستخدام لوحة تطوير ESP32.
يصور مشروع توقعات الطقس من خلال صور المناظر الطبيعية، بهدف خلق الجو بدلاً من تقديم تقارير طقس دقيقة.
شارك المستخدمون تطبيقات متنوعة، بما في ذلك استخدام DALL-E من OpenAI لتوليد الصور بناءً على بيانات الطقس الحالية والتكامل مع المتحكمات الدقيقة.
لقد أثار المشروع اهتمامًا بسبب نهجه الإبداعي في تصور الطقس، مع اقتراحات لتحسينات مثل الوظائف غير المتصلة بالإنترنت والتفاعل المباشر مع أجهزة الاستشعار.