Článek se zabývá sestavením významného jazykového modelu v jazyce SQL, řeší skeptické otázky, jako je ChatGPT, a věnuje se tokenizaci, vektorovému vkládání, mechanismům pozornosti a zpětnému šíření pro model Generative Pre-trained Transformer (GPT).
Je zdůrazněno použití PostgreSQL pro tokenizaci pro efektivní kódování textu s cílem zvýšit výkonnost neuronových sítí, včetně ukázek kódu a příkladů.
Pozitivní ohlasy čtenářů jsou zaznamenány s výzvou k objevení dalších projektů SQL na GitHubu pro další zkoumání.
Příspěvek se zabývá implementací GPT pomocí 500 řádků kódu SQL a uživatelé tleskali ukázce a zapojovali se do diskusí o trénování, inferenci a integraci neuronových sítí do tabulek.
Uživatelé obdivují obsah a prezentaci článku, na který jsou navázány další zdroje pro studium GPT a LLM, což přispívá k hlubšímu pochopení probíraných témat.
OK-Robot je otevřený a modulární framework určený pro navigaci a manipulaci robotů v domácím prostředí, který umožňuje uživatelům nasadit jej na robota, skenovat prostor a bez námahy ovládat pohyb objektů.
Přestože není bezchybný, využívá současné modely strojového učení a podporuje zapojení komunity do vylepšování, což ukazuje jeho závazek k neustálému zlepšování.
Kód frameworku je otevřený, podporovaný serverem Discord pro komunitní asistenci a dialog, prošel testováním v různých domácích prostředích a je vítán jako zpětná vazba a příspěvek.
OK-Robot je otevřený modulární systém pro domácí roboty využívající modely strojového učení pro navigaci a manipulaci v domácnostech se zaměřením na pomoc postiženým osobám, starším lidem a dalším potřebným.
Diskuse se soustředí na problémy při navrhování robotů pro nepřehledné prostředí a přístupnost pro osoby se zdravotním postižením, jakož i na potenciál robotiky v domácnosti a dopad automatizace na ekonomiku a pracovní sílu.
Účastníci zkoumají nákladové aspekty stavby robotů, kladou důraz na přesné pohyby v robotice a diskutují o úloze robotů v různých průmyslových odvětvích a o nutnosti všeobecného základního příjmu v důsledku automatizace.
Výměna e-mailů mezi Marttim Malmim (Sirius) a Satoshim Nakamotem z let 2009-2011 je věnována vývoji Bitcoinu a tématům, jako je vývoj webových stránek, skriptování na straně serveru a provoz uzlů.
Martti navrhuje vytvoření webové stránky a FAQ se zabezpečenými soukromými klíči, zatímco Satoshi hledá pomoc s obsahem webové stránky a skriptováním serveru.
Korespondence se zabývá otázkami jako bloky, transakce, škálovatelnost, důkaz práce, spam, vylepšení funkcí, vylepšení webových stránek, nastavení směnárenské služby Bitcoin a aktualizace softwaru.
Diskuse se zabývá záhadnou identitou Satoshiho Nakamota, který stojí za Bitcoinem, a dotýká se spekulací o motivech, vládních vazbách a důsledcích odhalení Satoshiho identity.
Mezi různá témata patří anonymita, funkce ochrany soukromí v kryptoměnách jako Monero, digitální měny centrálních bank, těžba kryptoměn, opsec v kritických situacích a lingvistická analýza pro ověření autorství.
Zdůrazňuje význam poctivosti, provozní bezpečnosti (opsec) a rizik spojených s vytvářením a řízením tak převratného projektu, jako je Bitcoin.
Gemma.cpp je odlehčený inferenční engine pro modely nadace Gemma od společnosti Google, dostupný na Kaggle, ideální pro výzkum a experimentování.
Uživatelé mají na Kagglu přístup k váhám modelů a tokenizátorům pro různé modely Gemma.
Pro nasazení modelů na okrajových zařízeních se doporučuje používat rámce Pythonu, jako jsou JAX, Keras, PyTorch a Transformers, a podporuje se přispívání komunity s průběžným vývojem ve větvi dev.
Gemma.cpp je inferenční engine v jazyce C++ vyvinutý společností Google pro modely Gemma s důrazem na přenositelnost a snadnou modifikaci, se zaměřením na výkon CPU SIMD a budoucí podporu GPU.
Kritika se týká trestu za opakování, zkreslení a velikosti modelu, vyvolává obavy ohledně transparentnosti, důvěry a konkurence s OpenAI a zároveň upozorňuje na organizační problémy společnosti Google a udržení talentů.
Debaty v komunitě AI se týkají výkonnosti, kompatibility a vývojových aspektů, jako jsou formáty balení modelů, možnosti a omezení velikosti modelů Gemma.
Searchformer je model Transformer určený k řešení složitých plánovacích úloh s menším počtem kroků vyhledávání než u běžných metod.
Překonává základní výkon v navigaci v bludišti a v hádankách Sokoban, což naznačuje potenciál pro zvládání rozsáhlejších rozhodovacích úloh.
Ukazuje se, že trénink transformátorů na předvídání dynamiky vyhledávání je přínosný, protože zvyšuje výkonnost při zmenšené velikosti modelu a tréninkových dat.
Transformátory se zkoumají pro plánování pohybu robotů a ukazují, že mají potenciál generovat optimální cesty rychleji než předchozí techniky při řešení velkorozměrových a spojitých problémů.
Debaty zahrnují alternativní algoritmy, technologie a nevýhody transformátorů, přičemž je zdůrazněna role umělé inteligence při vylepšování klasických algoritmů a kontrast mezi efektivitou transformátorů a konvenčních metod, jako je A*.
Diskutuje se o názvosloví modelů v umělé inteligenci, porovnání efektivity modelů transformátorů a tradičních strategií, jako je A*, a zkoumání průzkumných rozhodovacích algoritmů, jako jsou Bellman-Ford a MCTS, v úlohách plánování cesty.
Společnost Meta uvedla na trh TestGen-LLM, nový generátor testů využívající technologii LLM, který zvyšuje produktivitu vývojářů generováním vylepšení kódu s ověřenými zárukami a klade důraz na vylepšení stávajících testů.
TestGen-LLM zajišťuje, že vygenerované testy jsou životaschopné, spustitelné, stabilní a zvyšují pokrytí testů, což se projevuje vysokou mírou akceptace mezi vývojáři a bezproblémovou integrací do pracovních postupů Meta.
Tento nástroj zdůrazňuje význam aplikací LLM ve vývoji softwaru, zdůrazňuje důležitost řešení nepředvídaných scénářů a zdůrazňuje klíčovou roli integrace a zpracování LLM při optimalizaci testování a efektivity vývoje softwaru.
Inženýři diskutují o použití rozsáhlých jazykových modelů (LLM) k vytváření testovacího kódu nebo implementace, přičemž názory na jejich výhody a nevýhody se různí.
Někteří považují testy generované umělou inteligencí za přínosné a efektivní, zatímco jiní zdůrazňují důležitost zapojení člověka do testovacích procesů.
Mezi obavy patří kvalita a množství testů vytvořených v rámci LLM a potenciální dopad umělé inteligence na budoucí postupy vývoje softwaru.
Bývalý spisovatel serveru Gizmodo Tom McKay se po odchodu ze serveru Slack přejmenoval na "Slackbota" a několik měsíců se nepozorovaně vměšoval do společnosti.
Změnil si profilový obrázek a jméno tak, aby se podobaly ikoně Slackbota, a oklamal kolegy zprávami připomínajícími bota.
Některé firmy mají proti takovýmto akcím bezpečnostní opatření, ale vedení společnosti Gizmodo se nepodařilo duplicitní účet identifikovat.
Diskuse se zabývá problémy s integrací správy účtů mezi službami Slack a Google Office a zdůrazňuje problémy se správou uživatelských jmen a profilů napříč platformami.
Mezi sdílené tipy patří používání znaků Unicode a servisních účtů pro zvýšení bezpečnosti a boj proti vydávání se za někoho jiného na těchto platformách.
Jsou uvedena doporučení pro implementaci jednotného přihlášení (SSO) a systému pro správu identit napříč doménami (SCIM) s cílem zvýšit bezpečnost a zabránit neoprávněnému přístupu a řešit omezení podnikových chatovacích nástrojů.
Článek představuje INTRINSIC LoRA (I-LoRA), techniku odhalující skrytý potenciál generativních modelů, jako jsou VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2 a Stable Diffusion, extrakcí vnitřních vlastností scény, jako jsou normály, hloubka, albedo a stínování, bez dalších vrstev.
Tato modelově agnostická metoda generuje špičkové vnitřní mapy scény a překonává některé zavedené metodiky s dohledem.
I-LoRA ukazuje schopnost extrahovat vnitřní vlastnosti scény, čímž zvyšuje kvalitu generovaného obsahu z různých generativních modelů.
Diskuse se týká generativních modelů, jako je Sora, transformace seriálu Bojack Horseman ze světlých na temné motivy a složitosti modelů umělé inteligence, včetně vykreslování 3D scén a schopností umělé inteligence porozumět a zobecňovat.
Zahrnuje odkazy na I-LoRA, extrakci vlastností scény, význam modelových rysů a neuronové sítě vytvářející obrazy přímo bez dekódovacích vrstev.
Zmínka o výzkumném projektu počítačového vidění financovaném společnostmi Toyota a Adobe, spolu se spekulacemi o umělé inteligenci, která by mohla překonat inteligenci člověka.
Německá vláda navrhla zákon, který legalizuje konopí pro soukromou spotřebu dospělých a povoluje držení až 25 gramů a pěstování až tří rostlin pro vlastní potřebu.
Cílem legislativy je podpořit zodpovědné užívání, zlepšit ochranu zdraví, omezit nelegální trhy s konopím a posílit ochranu mládeže prostřednictvím přísné regulace soukromého pěstování a distribuce.
Konzumace konopí v blízkosti škol a zařízení pro mládež bude zakázána v okruhu 200 metrů, přičemž nebude povolena žádná reklama ani sponzoring, zatímco léčebné konopí bude i nadále dostupné pouze na lékařský předpis.
Diskuse se zabývá legalizací drog, jejich spotřebou a trestnou činností v evropských zemích, přičemž se zaměřuje na legalizaci konopí v Německu a porovnává ji s přísnými zákony v Belgii.
Zabývá se problémy, jako je drogová závislost, dopad regulace trhu, dostupnost drog nelegální cestou a osobní zkušenosti se závislostí na konopí.
Debata také poukazuje na to, jak by legalizace konopí mohla ovlivnit trestnou činnost, podnikání, společenský dopad, nerovnost v bohatství a rozdíly v protidrogových zákonech v jednotlivých zemích.
Gemini Pro 1.5, model umělé inteligence od společnosti Google, se od ostatních modelů, jako je GPT-4, odlišuje větším kontextovým oknem, které dokáže zpracovat celé romány a databáze kódů, a vykazuje vyšší výkon a snadnější používání.
Tento model umělé inteligence je považován za převratný díky svým schopnostem integrace kódu, zvýšení produktivity vývojářů a posunu směrem k transformačním modelům jako mentálním kopilotům.
Článek zdůrazňuje důležitost ověřování výstupů modelu, využití osobních údajů pro zvýšení výkonnosti a výzvy a výhody efektivního využívání velkých jazykových modelů prostřednictvím kladení dobrých otázek a dovedností kritického myšlení.
Diskuse se zabývá využitím pokročilých modelů umělé inteligence, jako je Gemini Pro 1.5, a dotýká se ochrany soukromí, společenských důsledků a možného zneužití.
Diskutuje se o dopadu na sociální interakce, o aplikacích umělé inteligence v různých odvětvích, o spolehlivosti a omezeních chatbotů s umělou inteligencí a o důsledcích závislosti na algoritmech pro modelování jazyka.
Obavy týkající se systémů umělé inteligence společnosti Google, jako je zaujatost a výkonnostní omezení, vyvolávají otázky týkající se integrity, účinnosti a společenských účinků technologií umělé inteligence na rozhodovací procesy.
Mamba, nový jazykový model vytvořený Albertem Gu a Tri Dao, překonává Transformers ve škálovatelnosti a efektivitě tím, že řeší problém kvadratické pozornosti pomocí sekvenčního stavového modelu.
Díky diskretizaci spojitých parametrů umožňuje Mamba rychlejší zpracování dlouhých dotazů a spojuje funkce z rekurentních a konvolučních neuronových sítí, čímž zvyšuje rychlost trénování a odvozování.
Přestože nebyl přijat k prezentaci na ICLR, autoři představili paralelní algoritmy jako FlashAttention pro zvýšení efektivity zpracování na GPU a ukázali potenciál Mamby pro zvýšení výkonu modelování jazyků.
Zaměřuje se na škálovací modely v oblasti umělé inteligence, zejména na model Mamba jako možné vylepšení Transformátorů, jehož potenciální přínosy a účinnost jsou předmětem zkoumání.
Mezi výzvy patří trénování velkých modelů, zajištění kvality dat a řešení složité povahy různých architektur modelů v hlubokém učení.
Diskutuje se o kombinaci Mamby s dalšími modely, jako je MoE, a o nutnosti vlastních fúzovaných jader pro rozsáhlejší tréninky.
Někteří vysoce inteligentní psi, zejména border kolie, si dokážou zapamatovat názvy více než 100 hraček bez cíleného výcviku, jak ukázala studie z maďarské Univerzity Eötvös Loránd.
Studie "Genius Dog Challenge" upozorňuje na psy různých plemen a zemí s výjimečnými schopnostmi učení se slovům a podněcuje vědce ke zkoumání faktorů, které za touto schopností stojí, a k porovnání s procesy učení dětí.
Vědci se snaží hlouběji porozumět jazykovým schopnostem těchto psů a tomu, jak se liší od jazykových schopností lidských dětí.
Psi, zejména plemena jako australští ovčáci a border kolie, vykazují pozoruhodnou inteligenci a komunikační schopnosti, například se učí jména hraček a rozumí lidské řeči.
Zkoumá se možnost komunikace psů pomocí tlačítek, což vyvolává otázky o inteligenci zvířat a jejich komunikačních schopnostech.
Důraz je kladen na význam výcviku, péče a chovatelských postupů při výchově a zlepšování kognitivních schopností psů.
V přehledu jsou uvedeny nejlepší spořicí účty s vysokým úrokem a RPSN v rozmezí od 5,32 % do 5,15 %, včetně bank jako Customers Bank, Western Alliance Bank a TAB Bank.
Debata na webu highinterest.io porovnává bezpečnost spořicích účtů s vysokým výnosem pojištěných FDIC (HYSA) s riziky spojenými s fondy peněžního trhu, pokladničními poukázkami a specifickými investicemi, jako je fond VUSXX nebo SPAXX u společnosti Fidelity.
Prozkoumají se různé možnosti investování, jako jsou pokladniční poukázky, spořicí dluhopisy a ETF, pro optimalizaci financí, vytváření pohotovostních fondů a maximalizaci výnosů při minimalizaci rizik s důrazem na daňové výhody a solventnost.
Doporučení zahrnují udržování diverzifikovaného investičního portfolia, posuzování faktorů, jako je pojištění FDIC a likvidita, a přijímání informovaných rozhodnutí pro finanční růst a stabilitu.
Tato osoba se setkává s novými požadavky společnosti Equifax na získání bezplatné roční úvěrové zprávy, jako je poskytnutí e-mailové adresy a čísla mobilního telefonu.
Při pokusu o získání zprávy prostřednictvím telefonu se objevily potíže, protože systém nerozpoznal jejich zadání.
Stížnost byla zaslána na adresu annualcreditreport.com, ale stále se čeká na odpověď.
Diskuse se zaměřuje na neetické praktiky společnosti Equifax a úvěrových úřadů, jako je shromažďování nadměrného množství osobních údajů, bezpečnostní nedostatky a nedostatečná odpovědnost.
Doporučení zahrnují zkoumání nových systémů hodnocení úvěruschopnosti, posílení vládního dohledu a posílení ochrany soukromí v souvislosti s rostoucími obavami z narušení bezpečnosti údajů a krádeží identity.
V zájmu zmírnění rizik se uživatelé vyzývají, aby si zmrazili svůj kredit, nahlásili problémy regulačním orgánům a chránili osobní údaje, aby zabránili podvodům a porušování soukromí.