Bei der London Underground Dot Matrix Typeface handelt es sich um eine Reihe von Schriftarten, die die auf den Ankunfts- und Ankündigungstafeln der Londoner U-Bahn verwendeten Schriftarten nachbilden.
Die Schrift enthält verschiedene Gewichtungen und repräsentiert die zu verschiedenen Zeiten im U-Bahn-Netz verwendeten Schriftarten.
Das Schriftbild wird anhand von Referenzmaterialien wie Fotos und Videos erstellt, und es besteht die Möglichkeit, durch Hinzufügen neuer Zeichen zu den bestehenden Schriften einen Beitrag zu leisten.
Die London Underground Dot Matrix Typeface wurde von einem Designer neu erstellt und auf GitHub zur Verfügung gestellt.
Die Schrift ist unverwechselbar und wiedererkennbar, da die Großbuchstaben unter die Grundlinie ragen.
Die Schriftart wurde wahrscheinlich nur in der Londoner U-Bahn verwendet, aber es gibt möglicherweise Ähnlichkeiten mit Schriftarten, die in anderen Verkehrssystemen verwendet werden.
Der Beitrag untersucht den Ursprung und die Geschichte des Symbols U+237C ⍼ RIGHT ANGLE WITH DOWNWARDS ZIGZAG ARROW im Unicode-Standard.
Die Untersuchung führt das Symbol zurück zu ISO/IEC TR 9573-13, einem technischen Bericht für SGML, und der Monotype unter der Matrix-Seriennummer S16139.
Der Autor ist bei der Suche nach spezifischer Dokumentation zu diesem Symbol auf Schwierigkeiten gestoßen, aber die Untersuchung ist noch nicht abgeschlossen.
Der Artikel behandelt die Suche nach der Bedeutung und dem Ursprung eines mysteriösen Symbols namens U+237C ⍼ &Angzarr;
Der Autor bat die Cambridge Library um Scans von Dokumenten, die mit diesem Symbol in Zusammenhang stehen, erhielt jedoch die Auskunft, dass dies die Grenzen des Urheberrechts und des Scannens überschreitet.
Die Leser sind daran interessiert, bei der Finanzierung der digitalen Anfrage zu helfen und einen Weg zu finden, die Forschung fortzusetzen.
Bullshit-Jobs sind sinnlose und unnötige Positionen, die es sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor gibt, die Frustration unter den Beschäftigten verursachen und den wahren Zweck von Organisationen untergraben.
Viele Arbeitnehmer fühlen sich in ihren sinnlosen Jobs gefangen und haben Mühe, ein Gleichgewicht zwischen dem Bedürfnis nach einer sinnvollen Arbeit und den Anforderungen ihrer BS-Jobs zu finden, was sich negativ auf ihre psychische Gesundheit und ihr Selbstwertgefühl auswirkt.
Das Konzept des Universellen Grundeinkommens (UBI) wird als potenzielle Lösung für das Problem der Bullshit-Jobs und der Einkommensungleichheit angesehen, da es dem Einzelnen die Möglichkeit gibt, selbst zu entscheiden, wie er seine Zeit verbringt und einen Beitrag zur Gesellschaft leistet.
Das Buch "Bullshit Jobs" von David Graeber befasst sich mit dem Konzept von Arbeitsplätzen, die von den Arbeitnehmern selbst als sinnlos oder unnötig empfunden werden.
Das Buch wirft Fragen über das Wesen der Arbeit, die Auswirkungen der Bürokratie auf Organisationen und die Bedeutung und den Wert auf, den die Menschen aus ihrer Arbeit ziehen.
Das Konzept der "Bullshit-Jobs" hat eine Diskussion über die Zukunft der Arbeit und die Notwendigkeit einer sinnvollen Beschäftigung ausgelöst.
GB Studio ist ein benutzerfreundlicher Drag-and-Drop-Spieleentwickler, mit dem Sie Retro-Spiele für das GameBoy-Handheld-Videospielsystem erstellen können.
Es ist für Windows, Mac und Linux verfügbar und kann von Itch.io heruntergeladen werden.
Die Software erfordert keine Programmierkenntnisse und unterstützt mehrere Spielgenres. Sie enthält auch einen eingebauten Musikeditor und ermöglicht es Ihnen, echte ROM-Dateien zu erstellen, die auf jedem GameBoy-Emulator abgespielt werden können.
GB Studio ist ein Programm zur Erstellung von Retro-Spielen für den GameBoy, mit dem der Benutzer per Drag & Drop Spiele erstellen kann.
Der GameBoy erforderte in der Vergangenheit eine Assembler-Programmierung, aber GB Studio bietet eine WYSIWYG-Spiele-Engine für eine einfachere Spieleentwicklung.
GB Studio exportiert ROM-Dateien, die auf Emulatoren, Webseiten oder echter GameBoy-Hardware ausgeführt werden können.
Der Autor bringt seine Frustration über das Aufkommen neuer Abfragesprachen in der Industrie zum Ausdruck und argumentiert, dass die Verwendung von SQL als gemeinsame Grundsprache für Allzweckdatenbanken praktischer und effizienter ist.
Der Autor vergleicht eine neue Abfragesprache namens FancyQL mit SQL und hebt hervor, dass SQL nicht so komplex ist, wie es oft dargestellt wird, und datenbezogene Aufgaben effektiv bewältigen kann.
Der Autor hebt die Vorteile von SQL hervor, wie z. B. die weite Verbreitung, die Unterstützung durch die wichtigsten Datenbank-Engines und die kontinuierliche Verbesserung durch einen Standardisierungsausschuss. Sie behaupten, dass es keinen Bedarf für eine ausgefallene Abfragesprache gibt, wenn SQL bereits leistungsfähig ist.
SQL-Abfragen können Nachteile haben, wenn es darum geht, Datenbanken mit verschiedenen Typen und einer Vielzahl von Daten abzufragen, was zu redundanten Ausgaben und fehlender Fehlerbehandlung führt.
Die JSON-Unterstützung in Datenbanken ermöglicht die Aggregation von Subselect-Ergebnissen in einer einzigen Spalte und bietet damit mehr Flexibilität bei Abfragen.
Alternative Abfragesprachen wie EdgeQL und PRQL zielen darauf ab, die Einschränkungen von SQL zu verbessern, aber SQL bleibt ein wertvolles und weit verbreitetes Werkzeug in der Branche.
In diesem Beitrag werden Techniken zur Beschleunigung des Trainings und der Inferenz von Large Language Models (LLMs) erörtert, um ein Kontextfenster von bis zu 100K Eingabe-Token zu verwenden, das deutlich größer ist als bei früheren Modellen.
Die Einschränkungen der ursprünglichen Transformer-Architektur bei der Arbeit mit großen Kontextlängen werden erläutert, einschließlich der quadratischen Zeit- und Raumkomplexität der Berechnungen der Aufmerksamkeitsschicht.
Es werden mehrere Optimierungstechniken vorgestellt, darunter ALiBi-Positionseinbettung, Sparse Attention, FlashAttention, Multi-Query-Attention, bedingte Berechnung und die Verwendung von 80GB A100-GPUs, die dazu beitragen, die Kontextlänge zu erhöhen und die Effizienz von LLMs zu verbessern.
Das 100k-Modell von Anthropics nutzt clevere Techniken zur Erweiterung des Kontextfensters, weist aber einige Mängel auf.
Die Platzierung von Anweisungen nach dem Referenztext in der Eingabe kann dem Modell helfen, ihnen mehr Aufmerksamkeit zu schenken.
Die Unfähigkeit, Transformatoren zwischenzuspeichern, macht große Kontextfenster kostspielig, aber das RWKV-LM-Projekt auf GitHub bietet eine mögliche Lösung.
Anthropics' Claude übertrifft GPT4 in einigen Fällen und rangiert insgesamt zwischen GPT4 und Bard.
Die Position des Prompts in der Eingabe kann die "Aufmerksamkeit" des Modells und den Recency Bias beeinflussen.
Transformatoren wurden entwickelt, um Positionsprobleme zu vermeiden, aber einige Fälle zeigen, dass eine Verzerrung aufgrund der Aktualität dennoch vorhanden sein kann.
LLMs können Schwierigkeiten haben, allen Teilen der Eingabe über das gesamte Kontextfenster hinweg das gleiche Maß an Aufmerksamkeit zuzuordnen.
Anthropics' Claude wird als unterbewertet angesehen, aber der Zugang zu ihr ist derzeit schwierig.
Der Rechenaufwand für große Kontextgrößen kann beträchtlich sein, kann sich aber für bestimmte Anwendungen wie das Programmieren lohnen.
Das Training von LLMs mit großen Kontextfenstern ist ressourcenintensiv, aber die Komprimierung und Optimierung der Modelle kann die Effizienz verbessern.
Große Kontextgrößen sind für Aufgaben wie das Abrufen von Fakten und das Verstehen langer Geschichten notwendig.
Es besteht ein Bedarf an Benchmarks, die sich auf Aufgaben konzentrieren, die große Kontextgrößen erfordern.
Verlustbehaftete Komprimierung kann im Vergleich zu verlustfreier Komprimierung zu einer besseren Qualität bei LLMs führen.
Positionale Kodierungsmethoden wie sinusförmige Einbettungen eignen sich möglicherweise nicht für große Kontextgrößen.
Kenntnisse der KI im Allgemeinen sind unerlässlich, aber die eigenständige Reproduktion oder Änderung von LLMs erfordert erhebliche Ressourcen.
Derzeit wird daran geforscht, die Skalierbarkeit von LLMs in Bezug auf den Rechen- und Speicherbedarf zu verbessern.
Die Verwendung von erlernten Positionskodierungen ermöglicht eine Feinabstimmung bei größeren Kontextgrößen.
Der Artikel l ässt detaillierte Erklärungen vermissen und macht vage Aussagen über die Skalierung von Kontext in LLMs.
Es besteht Interesse an der Erforschung verschiedener Paradigmen und Techniken zur Bewältigung der rechnerischen Komplexität großer Kontextgrößen.
Der Blog GoPenAI, auf dem der Artikel zu finden ist, ist trotz der Ähnlichkeit im Domainnamen nicht mit OpenAI verbunden.
Die Forschung zeigt, dass unschuldige Personen durch geeignete Befragungstechniken davon überzeugt werden können, dass sie ein Verbrechen begangen haben, das in Wirklichkeit nie stattgefunden hat.
Falsche Erinnerungen an die Begehung von Straftaten können in nur wenigen Stunden durch eine freundliche Befragungsumgebung und die Einführung falscher Details erzeugt werden.
Die Einbeziehung echter Details in die Erzählung falscher Ereignisse kann diese plausibler erscheinen lassen und die Personen dazu bringen, ausführliche und detaillierte Beschreibungen von Ereignissen zu geben, die nie stattgefunden haben.
Die von den Strafverfolgungsbehörden angewandte Reid-Technik kann zu falschen Geständnissen und unrechtmäßigen Verurteilungen führen.
Die psychologische Forschung zeigt, dass falsche Erinnerungen implantiert werden können, was dazu führt, dass Menschen fälschlicherweise glauben, sie hätten ein Verbrechen begangen.
Die Studie wirft Fragen zur Zuverlässigkeit des menschlichen Gedächtnisses auf und hat Auswirkungen auf das Strafrechtssystem.
Warum weigert sich Apple, macOS mit einem Fenster zu versehen?- In diesem Beitrag wird erörtert, warum Apple eine Funktion namens "Window Snapping" nicht in sein Betriebssystem macOS aufgenommen hat.
Das Einrasten von Fenstern ist eine Funktion, die es Benutzern ermöglicht, offene Fenster auf ihrem Computerbildschirm einfach anzuordnen und in der Größe zu verändern.
Der Beitrag untersucht verschiedene Perspektiven, warum Apple sich entschieden hat, diese Funktion nicht in macOS aufzunehmen.
Nutzer fragen sich, warum Apple keine Funktion zum Einrasten von Fenstern in macOS integriert hat und äußern ihre Frustration über das Standardverhalten der grünen Taste in macOS-Fenstern.
Die Diskussion unterstreicht das Interesse und die Nachfrage nach einer Funktion zum Einrasten von Fenstern in macOS sowie die verschiedenen Workarounds und Anpassungsoptionen, die den Benutzern zur Verfügung stehen.
Viele Nutzer äußern ihre Frustration darüber, dass sie Drittanbieter-Apps verwenden müssen, um Fenster effektiv zu verwalten und empfehlen Lösungen wie Magnet, Rectangle und Amethyst für die Fensterverwaltung.
Die Leistungsprüfung der ARM64-Server von Hetzner zeigt, dass sie sehr gut abschneiden, wobei der CAX21-Rechner bei der WebP-Konvertierungsgeschwindigkeit nur 8 % langsamer ist als der CPX21-Rechner.
Hetzner bietet den niedrigsten Preis für ARM64-Server im Vergleich zu anderen beliebten Dienstleistern.
WebP Cloud Services hat alle seine Dienste aufgrund der beeindruckenden Leistung und Kosteneffizienz auf die ARM64-Server von Hetzner migriert.
Dem Autor des Artikels ist ein Fehler unterlaufen, als er den E3-1230-Prozessor als 8-Core-Server bezeichnete, obwohl es sich eigentlich um einen 4-Core-Server mit 8 Threads handelt.
Einige Benutzer hatten Schwierigkeiten bei der Verwendung von ARM-Images in Docker, da diese oft unvollständig sind oder hinter dem x86-Versionszyklus zurückbleiben.
Die ARM64-Server von Hetzner bieten eine kostengünstige Alternative zu x86-Servern, mit vergleichbarer Leistung und erheblichen Kosteneinsparungen.
Das Dateisystem bcachefs, das hohe Leistung und Zuverlässigkeit bieten soll, rückt näher an die Integration in den Linux-Kernel heran.
Der Schöpfer von bcachefs, Kent Overstreet, sprach über den Status des Dateisystems, einschließlich der jüngsten Verbesserungen der Skalierbarkeit und der Implementierung von Funktionen wie Snapshots und Erasure Coding.
Overstreet hat vorläufige Patches zur Überprüfung bereitgestellt und arbeitet an der Einbindung von bcachefs, einschließlich der Behebung von Problemen bei der Fehlerunterstützung und Codeüberprüfung.
Bcachefs, ein neues Dateisystem, ist dabei, in den Linux-Kernel integriert zu werden.
Es wurden Bedenken geäußert über die Anzahl der Dateisysteme im Kernel und die Schwierigkeiten, diese aufgrund der engen Kopplung zwischen Dateisystemen und anderen Subsystemen zu entfernen.
Bcachefs befindet sich seit über 10 Jahren in der Entwicklung und ist vielversprechend, aber es kann noch einige Zeit dauern, bis es für eine breite Anwendung empfohlen wird.