Probíhající debata o kontrole uživatelů nad jejich údaji, dopadu oprávnění aplikací a potřebě transparentnosti a odpovědnosti ze strany vývojářů aplikací a výrobců zařízení.
Obavy o soukromí a autonomii uživatelů a potenciál nového vývoje v budoucnosti.
Diskuse o zavádění lokalizace region ů v App Store, nespokojenost se současným systémem a návrhy alternativních řešení.
PEP 703, pokud bude přijat, by mohl vést k odstranění globálního zámku interpretu (GIL) v CPythonu, což by nabídlo lepší paralelismus a výkon.
Přechod na Python bez GIL by vyžadoval přestavbu a aktualizaci rozšíření C-API, což by pro kódové báze, které na nich silně závisejí, mohlo být velkým podnikem.
Společnost Facebook (Meta) se zavázala investovat inženýrské roky do vylepšení interpretu jazyka Python a umožnit vypnutí GIL.
Softwaroví inženýři často neradi pracují s kódem, zejména s kódem, který napsali jiní. Dávají přednost projektům na zelené louce, které vyžadují minimální údržbu a řešení problémů.
Stack Overflow je oblíbeným zdrojem pro hledání řešení kódu bez rozsáhlé analýzy kódu.
Starší inženýři upřednostňují minimalizaci nepotřebného kódu a odstraňování stávajícího kódu, protože chápou, že kód s sebou nese údržbu a rizika. Jsou zastánci vylepšování a opětovného používání stávajícího kódu namísto vytváření nových řešení.
Softwaroví inženýři často neradi pracují s existujícím kódem, protože může být složitý a obtížně pochopitelný.
Je důležité najít rovnováhu mezi psaním nového kódu a prací se stávajícím kódem a zvážit předpokládané náklady na údržbu stávajícího kódu a potenciální přínosy přestavby.
Dobří inženýři by měli být na svou práci hrdí, usilovat o čistý a udržovatelný kód a chápat dlouhodobé výhody psaní kvalitního kódu.
Langchain je kritizován za to, že se snaží řešit problémy na technických základech, které nejsou vhodné.
Uživatelé se domnívají, že vlastní výzvy a ladění výzev, které jsou vyžadovány pro každou funkci v systému Langchain, nejsou opakovaně použitelné a jejich výsledkem je nekvalitní výstup.
Mnoho vývojářů zjistilo, že je efektivnější vytvořit vlastní řešení pomocí jednodušších metod a knihoven, než používat abstrakce Langchainu.
Autor vysvětluje, proč přestal kupovat nové notebooky a místo toho přešel na používání použitého stroje z roku 2006, který ho stál výrazně méně peněz.
Nekupování nových notebooků nejen šetří peníze, ale také snižuje spotřebu zdrojů a ničení životního prostředí spojené s výrobou notebooků.
Autor poskytuje tipy, jak zajistit, aby starý notebook fungoval jako nový, a to použitím úsporného softwaru a výměnou pevného disku za polovodičový disk.
Tento příspěvek s názvem "Naučte se elektroniku praxí" je určen pro lidi, kteří mají zájem o poznávání elektroniky prostřednictvím praktického procvičování.
Příspěvek nabízí praktický přístup k učení se elektronice, který je užitečný zejména pro začátečníky, kteří se v této oblasti teprve rozkoukávají.
Čtenáři mohou očekávat, že díky návodům krok za krokem a praktickým příkladům uvedeným v tomto příspěvku získají cenné znalosti a dovednosti v oblasti elektroniky.
Uživatelé jsou frustrováni požadavkem na používání OpenAI nebo cloudových služeb pro podobné aplikace.
Výchozí přístup pro tyto aplikace by měl být local-first s možností využití cloudových služeb v případě potřeby.
Existují alternativní možnosti, například lokálně spuštěné LLM, které mohou poskytovat podobnou funkčnost bez potřeby cloudových služeb.
Někteří uživatelé mají zájem o lokální spuštění LLM na vlastním hardwaru, ale hledají návod, jak to udělat efektivně.
Někteří uživatelé se obávají cenové politiky a zásad používání dat OpenAI a z důvodu ochrany soukromí zkoumají alternativní možnosti.
K dispozici je několik open-source nástrojů a knihoven pro vytváření a přizpůsobení LLM, například txtai a ChatGPT.
Uživatelé hledají řešení, která jim umožní vyhledávat a přistupovat k informacím z vlastních dokumentů a dat.
Diskutuje se o důsledcích používání modelů AI a cloudových služeb na soukromí, zejména v případě osobních a citlivých údajů.
Někteří uživatelé se zajímají o certifikace a kvalifikace související s modely a technologiemi AI, zatímco jiní v nich nevidí hodnotu.
Existují konkurenční možnosti a startupy v oblasti dolaďování a vektorového vyhledávání, které nabízejí alternativy k OpenAI.
U živatelé diskutují o výhodách a omezeních různých modelů vkládání, jako jsou GPT-2, GPT-4 a vlastní vkládání.
Uživatelé také zkoumají využití dalších nástrojů a knihoven, jako jsou Milvus, Quickwit a Pinecone, pro vektorové ukládání a vyhledávání.
Zájem je o využití modelů umělé inteligence k vyhledávání a analýze osobních dat, jako jsou e-maily a protokoly chatu.
Zdůrazňuje se důležitost ochrany soukromí a bezpečnosti dat, přičemž panují obavy z přístupu třetích stran k osobním a citlivým informacím.
Uživatelé mají zájem o nalezení hostovaných verzí a služeb, které poskytují funkce AI pro analýzu a vyhledávání dat.
Diskutují se možné případy využití indexování a vyhledávání dat pomocí modelů AI, jako je uspořádání poznámek, vyhledávání informací a generování souhrnů.
Diskutuje se o efektivitě a spolehlivosti různých modelů a vestaveb AI, včetně GPT-2, GPT-4 a dalších.
Uživatelé se dělí o své zkušenosti a doporučení pro lokální provoz modelů AI na různých hardwarových konfiguracích, například na počítačích Intel Mac.
Je zdůrazněna dostupnost alternativ a knihoven s otevřeným zdrojovým kódem, jako jsou privateGPT a vlite.
Jsou diskutovány výhody používání modelů AI pro vyhledávání dokumentů a správu osobních znalostí, včetně rozšířených možností vyhledávání a sumarizace.
Jsou vyjádřeny obavy z nesprávného použití a možného zneužití modelů AI, včetně lékařských informací a porušení soukromí.
Někteří uživatelé vyjadřují frustraci z nedostatku dokumentace a informací o hardwarových požadavcích a výkonnostních měřítkách pro modely AI.
Uživatelé sdílejí své zkušenosti s různými nástroji a přístupy k používání modelů AI, jako jsou služby umožňující soukromou interakci s dokumenty a vloženými daty.
MyHouse.wad, modifikace pro Doom II, je svými kultovními příznivci označována za nejlepší hororovou hru roku. Mod zavádí nové technologie a funkce, které byly dříve považovány za nemožné v Doomu II.
Mod vytvořil záhadný uživatel jménem Veddge, který po sobě zanechal záhadné vzkazy a krátce po jeho vydání zmizel. To vyvolalo šílenství mezi hráči, kteří toužili odhalit tajemství módu a jeho souvislost s Veddgeovými osobními zážitky.
Znepokojivá atmosféra hry a mysl ohýbající hratelnost z ní dělají jedinečný a nezapomenutelný hororový zážitek, který si vysloužil chválu od hráčů i profesionálů z oboru, včetně designéra hry Doom Johna Romera a autora Marka Danielewského.
Digitální reklama je plná podvodů a klamavých praktik, přičemž se na sebe vrství několik vrstev podvodů.
Reklamy řízené daty, které tvrdí, že využívají osobní údaje k přesnému cílení reklamy, často selhávají v cílení a bombardují jednotlivce nerelevantními reklamami.
Technologické společnosti mají k dispozici obrovské množství údajů o uživatelích, ale jejich algoritmy nejsou dostatečně propracované, aby mohly provádět přesné předpovědi nebo poskytovat inzerentům smysluplné informace. Výsledkem je, že inzerentům prodávají falešný slib a nakonec mají neúčinné reklamní kampaně.