Společnost Meta, mateřská společnost Facebooku, uvolnila generativní systém umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem nazvaný AudioCraft pro vytváření hudby a zvuku na základě uživatelských vstupů.
Vedou se diskuse o licencování závaží AudioCraft a o tom, zda nekomerční licence omezuje komerční použití.
Diskuse se točí také kolem otázek vlastnictví dat, soukromí a autenticity obsahu generovaného umělou inteligencí.
Někteří uživatelé vyjadřují skepsi a obavy z možného zneužití generativní technologie AI a jejího dopadu na manipulaci s médii, důvěru a hudební průmysl.
Zaznívá kritika kvality generované hudby, zatímco jiní diskutují o možnostech a omezeních hudby generované umělou inteligencí.
Celkově se názory na potenciál a problémy využití umělé inteligence pro kreativní účely různí.
Shrnutí se zabývá dostupností a vlastnostmi různých modelů strojového učení bez cenzury: Llama 2 7B, Nous Hermes Llama 2 13B a Wizard Vicuna 13B.
Uvádí příklady výstupů, které ukazují rozdíly mezi cenzurovanými a necenzurovanými verzemi těchto modelů v reakci na různé podněty týkající se filmů, vaření, náboženské literatury, lékařských informací a obecných informací.
Ve shrnutí je uvedeno, že Eric Hartford je autorem populárního příspěvku na blogu o necenzurovaných modelech.
Je zde uvedeno upozornění na možná rizika spojená s používáním necenzurovaných modelů.
Vědci pozorovali nulový odpor při teplotách pod 110 K, což může naznačovat vysokoteplotní supravodivost.
Skepse přetrvává kvůli omezením testovacích přístrojů a nekonzistentním výsledkům.
Výroba supravodičů při pokojové teplotě je náročná a názory na její proveditelnost se různí.
Byla objevena nová rodina vysokoteplotních supravodičů LK-99, ale supravodivosti při pokojové teplotě zatím nebylo dosaženo.
O vlastnostech a omezeních LK99 se vedou diskuse, přičemž pokusy o replikaci vykazují variabilitu.
Probíhající výzkum se zaměřuje na replikaci výsledků a zkoumání možných praktických aplikací.
Byl objeven materiál vykazující supravodivost při teplotě 15 stupňů Celsia, který má potenciální využití v různých oblastech.
Zkoumají se tvrzení o vysokoteplotní supravodivosti a diskutuje se o možných nečistotách nebo problémech se syntézou.
Vědci z laboratoří v USA a EU provádějí výzkum supravodiče LK-99 a snaží se reprodukovat výsledky a zároveň se vypořádat se skeptickými názory na úroveň šumu při měření.
Článek se zabývá přístupem k výuce učitelů zpracování signálů na vysoké škole, konkrétně návrhem učit Kalmanovy filtry jednoduše a intuitivně před přísností.
V komentářích jsou uvedeny různé pohledy na tento přístup, přičemž je zdůrazněn význam kontextu, motivace a pochopení základních pojmů.
Diskuse se zabývá také tématy, jako je numerická nestabilita, nejistota měření a implementace rozšířených Kalmanových filtrů pro nelineární problémy.
Rozhovor se dotýká pravděpodobnostních programovacích jazyků a algoritmů a diskutuje o jejich výhodách a omezeních.
Článek vysvětluje, že Kalmanův filtr je matematický model používaný pro odhad v situacích s chybami měření a omezeným počtem pozorování, který se běžně používá při sledování GPS a v robotice.
Shrnutí zdůrazňuje užitečnost a omezení Kalmanových filtrů, jejich použití v různých oblastech a důležitost přesného odhadu rozptylu.
Autor, zakládající inženýr společnosti ChargebackStop.com, zažil útok zaměřený na testování karet v jejich společnosti.
Útočníci pravděpodobně získali seznam karet s podobnými parametry z podzemní sítě, která sdílí informace o kreditních kartách.
Autor zavedl opatření, jako je použití Stripe Radar a vytvoření vlastních pravidel, která mají zabránit budoucím útokům.
Společnost v důsledku útoku utrpěla finanční ztráty v důsledku podvodných plateb a vrácení peněz.
Autor kritizuje platební síť za to, že podnikům ukládá nespravedlivé zacházení a náklady, a zdůrazňuje, že je třeba, aby banky převzaly větší odpovědnost při autorizaci transakcí.
Článek pojednává o využití jazykových modelů umělé inteligence, konkrétně ChatGPT, při kódování pracovních postupů pro zpracování plateb a zpětných úhrad v sítích kreditních karet.
Uživatelé vyjadřují obavy, zda se při kritických finančních procesech spoléhat výhradně na kód generovaný umělou inteligencí.
Někteří tvrdí, že umělá inteligence může být produktivním nástrojem, pokud se používá s opatrností a důkladnou lidskou kontrolou.
Rozhovor se týká také témat, jako jsou podvody s kreditními kartami, bezpečnostní opatření, různé platební systémy a regionální rozdíly v bankovních technologiích a předpisech.
Civilní zabavení majetku je kontroverzní postup, při kterém mohou orgány činné v trestním řízení zabavit jednotlivcům hotovost a majetek, aniž by je obvinily z trestného činu.
Původně byl tento postup určen proti organizovanému zločinu, ale nyní se často používá proti běžným občanům.
V letech 2000 až 2019 zabavily úřady v USA lidem, z nichž většina nebyla obviněna z žádného protiprávního jednání, přibližně 69 miliard dolarů.
V roce 2019 federální úřady zabavily jednotlivcům více peněz a majetku než zloději.
Jednotlivci čelí důkaznímu břemenu, aby získali zpět svůj zabavený majetek, což často vede k nákladným soudním sporům.
Někteří zákonodárci se zasazují o reformu, ale mnozí pracovníci orgánů činných v trestním řízení a jejich volení zástupci jsou proti změnám této praxe.
Podle výzkumu společnosti Scientific Beta znečišťují společnosti s vysokým hodnocením ESG stejně jako společnosti s nízkým hodnocením.
Mezi skóre ESG a uhlíkovou náročností neexistuje žádná korelace, a to ani v případě, že se bere v úvahu pouze environmentální složka metriky.
To zpochybňuje přesvědčení, že investice do ESG vytvářejí nízkouhlíková portfolia.
Zahrnutí sociálního hodnocení nebo hodnocení správy a řízení vedle uhlíkové náročnosti vede k méně zeleným portfoliím ve srovnání s portfolii založenými na tržní kapitalizaci.
Účinnost ESG jako masového produktu je zpochybňována a investoři by měli při rozhodování o investicích pečlivě upřednostňovat udržitelnost.