Debata se zaměřuje na používání obsahu chráněného autorským právem při trénování modelů umělé inteligence a na důsledky pro autorská práva a spravedlivé použití.
Zkoumá vliv umělé inteligence na umělce a jejich díla, diskutuje o duševním vlastnictví, ochraně autorských práv a roli umělé inteligence při tvorbě umění.
Diskuse zdůrazňuje potřebu změn v mezinárodních předpisech o autorských právech, význam solidarity umělců a dopad umělé inteligence na trh práce a rozlišení mezi lidskými a strojovými výstupy.
Společnost Apple upravila své zásady pro obchod iOS App Store v USA a umožnila vývojářům, aby uživatele vedli k možnostem nákupu digitálního zboží mimo obchod App Store.
Společnost Apple bude i nadále dostávat provizi v rozmezí 12 až 27 procent z nákupů uskutečněných prostřednictvím těchto alternativních kanálů.
Vývojáři musí požádat o oprávnění k externímu nákupnímu odkazu StoreKit a dodržovat konkrétní pokyny.
Úpravy vyplývají z právního sporu společnosti Apple se společností Epic Games a z rozhodnutí soudu, který vývojářům povolil informovat zákazníky o alternativách nákupu v aplikaci.
Generální ředitel společnosti Epic Games Tim Sweeney vyjádřil zklamání nad změnami společnosti Apple a hodlá je právně napadnout.
Diskuse se zaměřuje na obchod App Store společnosti Apple a vyjadřuje obavy ohledně 30 % provize, možných protisoutěžních praktik a omezení pro vývojáře.
Zkoumá se právní spor mezi společnostmi Apple a Epic Games a alternativní možnosti obchodu s aplikacemi.
Rozdílné názory na poplatky společnosti Apple a jejich dopad na vývojáře a spotřebitele přispívají k probíhající debatě o zásadách App Store.
Číslo 6174, známé jako Kaprekarova konstanta, je pojmenováno po matematikovi D. R. Kaprekarovi.
Řídí se specifickým pravidlem, kdy se libovolné čtyřmístné číslo s alespoň dvěma různými číslicemi seřadí sestupně a vzestupně, menší číslo se odečte od většího a postup se opakuje.
Tato rutina vždy dosáhne pevného bodu 6174 v maximálně 7 iteracích, s výjimkou opakovaných číslic jako 1111. Číslo 6174 má také další matematické vlastnosti, například je to 7-ti plynulé číslo a součet prvních tří mocnin 18.
Diskuse na webu se zabývá matematickými tématy, jako je číslo 6174, podvojné účetnictví a ciferné součty.
Účastníci diskutují o "Kaprekarově stroji", který konverguje k číslu 6174, a zabývají se matematickými jevy, zajímavými čísly a různými číselnými základy.
Diskutuje se o používání základu 10 výhradně v příkladech a o použitelnosti Kaprekarovy konstanty v různ ých základech. Rozhovor zahrnuje také numerologii a zmiňuje se o kanálu YouTube, kde se diskutuje o prvočíselných vzorcích.
TinyML je aplikace strojového učení v mikrokontrolérech s omezenými zdroji a Harvard nabízí bezplatné kurzy základů, aplikací a nasazení TinyML.
Ke kompresi algoritmů a jejich přizpůsobení mikrokontrolérům se používají techniky jako ořezávání, kvantizace a destilace znalostí.
TinyML má různorodé využití v komunitách kutilů, tvůrců, hackerů, při údržbě průmyslu, monitorování prostředí, zlepšování uživatelských zkušeností a pomoci lidem se zdravotním postižením. Existují však obavy ohledně jeho účinnosti v různých skupinách obyvatel a ochrany osobních údajů.
TinyML je implementace strojového učení na hardwaru s nízkou spotřebou, jako je mikrokontrolér esp32-s3, pro systémy počítačového vidění v reálném čase.
K tomu, aby modely byly vhodné pro zařízení s nízkou spotřebou, se používají techniky optimalizace modelů, jako je ořezávání, kvantizace a destilace znalostí.
V části s komentáři se probírají témata, jako je použití předtrénovaných modelů, problémy s interpretovatelností a potenciální aplikace TinyML v různých odvětvích.
Speedbump je nástroj TCP proxy napsaný v jazyce Go, který umožňuje uživatelům simulovat proměnlivé zpoždění sítě.
Lze jej nainstalovat pomocí předpřipravených binárních souborů nebo sestavením ze zdrojových kódů a lze jej také použít jako kontejner.
Uživatelé mohou přizpůsobit nastavení latence, včetně základní latence a různých typů vln latence, a kombinovat více nastavení. Speedbump může fungovat také jako knihovna Go. Projekt je licencován pod licencí Apache 2.0.
Hledá zdroje pro tvorbu právních dokumentů, jako jsou smluvní podmínky, zásady ochrany osobních údajů a dohody o mlčenlivosti pro své vedlejší projekty.
Některé zdroje již našli, ale hledají další možnosti.
V rozhovoru je zdůrazněna důležitost konzultace s právníkem pro správné formátování a právní poradenství při práci s právními dokumenty.
O právních smlouvách na míru se hovoří jako o výhodách, zatímco o obecných vzorech se hovoří jako o možných nevýhodách.
Zdůrazněna je jasná komunikace a nalezení správného právníka pro konkrétní obchodní potřeby, jakož i různé webové stránky a služby, které jsou doporučeny pro vyhledávání šablon právních dokumentů.
Společnost OpenAI zrušila zákaz spolupráce s Pentagonem a nyní s ním spolupracuje na softwarových projektech v oblasti kybernetické bezpečnosti.
Společnost bude i nadále dodržovat zákaz vývoje zbraní.
Tato změna politiky odráží rostoucí souhlas Silicon Valley se spoluprací s armádou, ale existují obavy z rizik spojených s integrací umělé inteligence do válečných operací, jako je možnost generování falešných informací a stírání hranic mezi analýzou dat a válkou.
Rozhodnutí společnosti OpenAI spolupracovat s Pentagonem a vyvíjet vojenské nástroje vyvolalo kontroverze a vyvolalo obavy ohledně dodržování základních principů společnosti.
Přítomnost čínských talentů v OpenAI vyvolala obavy z možného vytěsnění a vlivu utajovaných informací.
Diskuse kolem rozhodnutí OpenAI se týká různých témat, včetně etických hranic, utajení, pokroku Číny v oblasti umělé inteligence, vnímání americké armády, národních obranných organizací, možného zneužití technologie umělé inteligence, dopadu umělé inteligence na válku, role umělé inteligence v oblasti inteligence a rozhodování a etiky používání umělé inteligence ve vojenských operacích.
Stable Code 3B je velký jazykový model (Large Language Model, LLM) s 3 miliardami parametrů vyvinutý pro úlohy doplňování kódu.
Může pracovat offline bez nutnosti použití grafického procesoru a má vyšší výkon než CodeLLaMA 7b.
Model je vycvičen na základě dat specifických pro softwarové inženýrství a podporuje funkci Fill in the Middle, přičemž dobře funguje ve více programovacích jazycích. Prochází předběžným tréninkem na datech z přirozeného jazyka a dolaďováním na souborech dat souvisejících s kódem.
Diskuse se zabývá různými modely umělé inteligence používanými při generování vizuálního umění a jejich omezeními z hlediska přizpůsobení a účinnosti.
Uživatelé se podělí o své zkušenosti, preference a obavy týkající se různých kódovacích modelů a nástrojů pro tvorbu umělé inteligence.
Diskuse se zabývá také dostupností modelů s otevřeným zdrojovým kódem, hardwarovými požadavky, možnostmi licencování a diskusí o použití menších nebo větších modelů pro k ódovací úlohy.
Dne 12. ledna 2024 se na webových stránkách Kagi.com vyskytly problémy se stabilitou, které vedly k pomalému načítání a výpadkům ve více regionech.
Problém byl původně přisuzován aktualizaci infrastruktury, ale později bylo zjištěno, že je způsoben velkou náročností řádků v tabulce uživatelů.
Hlavní příčina byla vyřešena zakázáním problematických zápisů a provedením aktualizace ovladače databáze. Byla přijata opatření ke zvýšení odolnosti systému a zlepšení komunikačních procesů, včetně zavedení dodatečného monitorování a automatických limitů, aby se podobným problémům v budoucnu zabránilo.
Příspěvek upozorňuje na nedávný incident ve společnosti Kagi během modernizace infrastruktury a radí, abyste během výpadků nepanikařili a nedělali ukvapená rozhodnutí.
Součástí jsou diskuse o stážistech ve firmách, aktualizacích stavových stránek, užitečnosti asistenta Kagi, technických problémech, monitorování a řešení problémů.
Obavy uživatelů se týkají problémů s ověřováním, prostojů a scrapingu, zatímco společnost Kagi zavedla nová omezení kvůli zneužívání vyhledávačů. Uživatelé navrhují alternativní možnosti a požadují flexibilní cenové plány.
Článek se zabývá možnostmi použití Crystal místo Ruby pro běh nejnovější verze Rails.
Pojednává o problémech a úpravách, které tento přechod vyžaduje, a srovnává je se zkušenostmi s přechodem z jazyka Ruby na Python.
Diskuse se zabývá také rozdíly ve zpětné kompatibilitě, problémy migrace, výhodami a omezeními staticky typovaných jazyků a významem správných postupů CI/CD a testovacích prostředí.
Článek se zabývá historickým vývojem metod ověřování a hodnotí jejich účinnost z hlediska uživatelského komfortu a bezpečnosti.
V článku jsou popsány různé metody, včetně hesel, kódových slov, správců hesel a dvoufaktorového ověřování.
Článek zdůrazňuje potenciál budoucích pokroků, jako je jednotné přihlašování a biometrie, ale uznává, že současná uživatelská zkušenost s ověřováním není ideální.