Der Artikel befasst sich mit der Nutzung von Swift für die Entwicklung von GNOME-Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf dem Paket Adwaita für Swift liegt.
Zu den Vorteilen von Swift gehören eine sauberere Syntax und eine bessere Lesbarkeit des Codes im Vergleich zu Sprachen wie Python.
Adwaita für Swift vereinfacht die Entwicklung von GNOME-Anwendungen, indem es ein datenzentriertes UI-Design ermöglicht, die plattformübergreifende Entwicklung unterstützt und mit Flathub für die Verteilung von Anwendungen integriert wird.
Der Beitrag befasst sich mit den Hürden bei der Entwicklung von Gnome-Anwendungen mit Swift, wobei der Schwerpunkt auf einem SwiftUI-ähnlichen Wrapper für Gnome-Funktionen liegt und Herausforderungen wie Gleichzeitigkeit, Datenbindung, plattformübergreifende Unterstützung und langfristige Projektpflege angesprochen werden.
Benutzer berichten über ihre Erfahrungen mit UI-Updates und Schwierigkeiten bei der Handhabung von geteilten Navigationsansichten speziell unter macOS und beleuchten Architekturmuster wie MVVM und die Bedeutung von Richtlinien für die UI-Entwicklung.
Die Diskussionen erstrecken sich auf den potenziellen Einfluss der Microsoft-Technologien auf Linux, die Erforschung verschiedener Sprachen und Frameworks für die GUI-Entwicklung und die Vor- und Nachteile der codezentrierten UI-Programmierung.
Die Arbeit von Cynthia Rudin an erklärbarer KI sorgt für spannende Entwicklungen in der Welt des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft.
Modelle wie GPT, Diffusion und MultiModal sind derzeit sehr beliebt und überschatten andere wichtige Fortschritte auf diesem Gebiet.
Trotz der Aufmerksamkeit, die bestimmten Modellen gewidmet wird, gibt es weitere bedeutende Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft, die Anerkennung verdienen.
In diesem Beitrag werden neue Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft erörtert, darunter 3D-Szenenrekonstruktion, Gauß-Avatare, Text-to-Speech-Technologie und erklärbare KI, inmitten des Trubels um Modelle wie GPT.
Er beleuchtet die Fortschritte beim neuronalen Rendering und Deep Learning sowie mögliche Anwendungen in der Industrie, geht aber auch auf die Hürden bei der Übernahme und Interpretation von KI-Modellen ein und erwähnt Technologien wie NeRFs und NAS.
Weitere untersuchte Bereiche sind die Integration von KI in die Materialwissenschaft, die Chemie und die 3D-Animation, die einen umfassenden Überblick über den wachsenden Einfluss von KI in verschiedenen Bereichen bietet.
Notepad Next ist eine plattformübergreifende Alternative zu Notepad++, kompatibel mit Windows, Linux und MacOS.
Obwohl es stabil ist, wird aufgrund von Fehlern und unfertigen Funktionen davon abgeraten, es für wichtige Aufgaben zu verwenden.
Die Entwicklung ist aktiv und offen für Beiträge und bietet Installationspakete für alle Plattformen, mit zusätzlichen Komponenten für Windows und der Option für MacOS-Benutzer, die Schriftglättung zu deaktivieren.
Benutzer diskutieren über Texteditoren wie Notepad++, Geany und Kate und heben dabei Funktionen, Benutzerfreundlichkeit und plattformübergreifende Kompatibilität hervor.
Notepad++ wird für seine schnelle und minimalistische Benutzeroberfläche gelobt, die im Gegensatz zu anderen Editoren mit unübersichtlichen Oberflächen steht.
Die Meinungen über den idealen Texteditor für die Programmierung gehen auseinander, wobei sich Notepad++ durch seine Anpassungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit auszeichnet.
Matt Birchler räumt mit dem Mythos auf, dass nur Apple Pay Kreditkartendaten schützt. Er weist darauf hin, dass auch Google Pay und Samsung Pay Kartennummern schützen.
Er unterscheidet zwischen FPAN und DPAN und unterstreicht die Sicherheitsvorteile von DPANs, insbesondere bei Datenverletzungen.
Birchler stellt klar, dass Apple Pay keine wesentlichen persönlichen Informationen vor den Händlern verbirgt und betont, dass andere digitale Geldbörsen vergleichbare Sicherheitsmaßnahmen bieten.
Die Diskussion auf Hacker News befasst sich mit Apple Pay und Google Pay und betont deren Kompatibilität mit physischen Zahlungsterminals, Sicherheitsmaßnahmen und Einschränkungen, einschließlich der Einführung der NFC-Technologie.
Er beschreibt die Herausforderungen, mit denen Banken bei Verhandlungen mit Apple konfrontiert sind, die Bedenken der Aufsichtsbehörden in Bezug auf digitale Geldbörsen und Transaktionsgebühren sowie die rechtlichen Folgen von Kartellklagen gegen Apple.
Der Dialog befasst sich auch mit Offline-Transaktionen, der Verwendung von Smart Cards und den Auswirkungen der EU-Vorschriften auf die Geschäftstätigkeit von Apple.
Dioxus 0.5, das am 28. März 2024 auf den Markt kam, brachte bedeutende Verbesserungen mit sich, darunter ein Rewrite von Signalen, das Weglassen von Lebenszeiten, CSS-Hot-Reloading und andere Funktionen zur Optimierung der App-Entwicklung.
Mit dem Update wurden die Komponentenentwicklung, die Speicherverwaltung und die Leistung verbessert sowie neue Funktionen wie CSS Hot-Reloading und ein plattformübergreifendes Ereignissystem eingeführt.
Zukünftige Dioxus-Updates werden sich auf die Stabilisierung des Asset-Systems, die Einführung von Server-Komponenten und die Integration von LiveView konzentrieren, während das Team die Community zur weiteren Verbesserung der Plattform auffordert.
Dioxus 0.5 ist ein Rust-Framework für verschiedene Anwendungen, das mit Leptos und Yew konkurriert und oft mit Bevy für Desktop- und mobile Projekte kombiniert wird.
Dioxus Labs arbeitet an der Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit mit potenziellen selbst gehosteten Versionen und Lizenzierungsoptionen und konzentriert sich dabei auf die Nutzung in Unternehmen und kommende besondere Funktionen.
Die Diskussionen betreffen die Open-Source-Finanzierung, VC-Finanzierungshürden und Vergleiche mit Frameworks wie Tauri, wobei Bedenken über unsicheren Rust-Code, Rendering-Methoden und Unterschiede in der Anwendungsentwicklung zwischen Dioxus und Tauri angesprochen werden.
Große Sprachmodelle, wie sie in KI-Chatbots zum Einsatz kommen, verwenden einfache lineare Funktionen, um auf gespeicherte Daten zu verschiedenen Themen zuzugreifen. So können Forscher das Modell untersuchen und Ungenauigkeiten korrigieren.
Die Identifizierung dieser Funktionen ermöglicht es den Forschern, falsche Informationen innerhalb des Modells zu korrigieren, das Verständnis der Wissensspeicherung zu verbessern und möglicherweise die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Chatbots zu erhöhen.
Eine Gruppe von Wissenschaftlern des MIT, der Northeastern University, der Harvard University und des Israeli Institute of Technology führte die Forschungsarbeiten durch, die auf der International Conference on Learning Representations vorgestellt werden.
Die Teilnehmer befassen sich mit den Herausforderungen, Fortschritten und Grenzen von großen Sprachmodellen (LLMs) und Transformatoren in der KI-Technologie und konzentrieren sich dabei auf Mechanismen zur Wissensabfrage, Rechenleistung und praktische Implementierungskosten.
Es gibt eine Debatte darüber, ob die Transformatoren ihren Höhepunkt erreicht haben oder ob es noch ungenutztes Potenzial für Fortschritte gibt, zusammen mit Bedenken über die verlustbehaftete Natur der LLM-Kompression und die Fähigkeit der Modelle, Konzepte vollständig zu erfassen.
Diskutiert werden unter anderem die Komplexität von Sprachmodellen, die Rolle linearer Funktionen in der KI, die Bedeutung von Trainingsdaten und die Optimierung von Funktionen sowie der Wissenstransfer zwischen Sprachen und das "Eintauchen" in die Differentialgeometrie.
Amazon wurde in Polen wegen betrügerischer Praktiken im Zusammenhang mit Kaufverträgen auf seinem Online-Marktplatz zu einer Strafe von fast 8 Millionen Dollar verurteilt.
Die Verbraucherschützer wiesen auf irreführende Gestaltungselemente hin, die ein falsches Gefühl der Dringlichkeit erwecken und die Verbraucher über die Verfügbarkeit der Produkte und die Liefertermine in die Irre führen.
Die Praxis des Unternehmens, Bestellungen nach der Zahlung zu stornieren, den Kauf nicht als Vertragsabschluss zu betrachten und ein "dunkles Musterdesign" zu verwenden, waren wichtige Punkte, die Amazon die Möglichkeit gaben, gegen das Urteil Berufung einzulegen.
Amazon wurde in Polen wegen der Verwendung von dunklen Mustern zu einer Geldstrafe verurteilt, obwohl das Unternehmen in dem Land nicht so dominant ist wie der lokale Konkurrent Allegro.
Nutzer in Polen haben Bedenken über das Angebot, die Suchmaschine und den Kundenservice von Amazon geäußert, was einige dazu veranlasste, Amazon.de wegen der größeren Auswahl, der Zuverlässigkeit und des schnelleren Versands zu bevorzugen.
In den Diskussionen werden dunkle Muster im E-Commerce hervorgehoben, insbesondere die betrügerischen Dringlichkeitsstrategien von Unternehmen wie Amazon, während die Nutzer auch die Benutzeroberfläche und das Design von Zoom kritisieren und auf die Notwendigkeit von Verbesserungen hinweisen.
Die Biden-Administration ist in Gesprächen, um mehr als 10 Milliarden Dollar an Subventionen für die Intel Corp. anzubieten, was angesichts der Geschichte des Unternehmens mit Aktienrückkäufen in Höhe von 152 Milliarden Dollar in den letzten 35 Jahren Fragen über die Notwendigkeit zusätzlicher Mittel aufwirft.
Es sind Bedenken hinsichtlich eines möglichen Missbrauchs von Steuergeldern durch Intel für weitere Aktienrückkäufe aufgekommen, was Zweifel am Zweck und Nutzen der vorgeschlagenen Subvention aufkommen lässt.
Intel hat sich eine 8-Milliarden-Dollar-Subvention von der US-Regierung gesichert, um eine Fabrik im Inland zu errichten, was Debatten über die Auswirkungen von Staatseigentum, nationale Sicherheit und die Ausrichtung auf den Shareholder Value auslöste.
Die Diskussionen konzentrieren sich auf die Effizienz von Aktienrückkäufen, die Auswirkungen auf die Aktienkurse, die Beziehung zu Dividenden und die Schaffung von Shareholder Value, wobei Steuerumgehung, Auswirkungen auf den Aktienwert, Ethik und Manipulation angesprochen werden.
Das Gespräch befasst sich mit staatlichen Subventionen, dem Gleichgewicht zwischen Intervention und offenen Märkten, den Herausforderungen der US-Produktion und den Initiativen der Biden-Regierung zur Lehrlingsausbildung, zur Bekämpfung des Credentialismus und zur Bekämpfung von Manipulationen, die auf sozialverträgliche wirtschaftliche Lösungen abzielen.
OpenAI betreibt eine Entwickler-Community auf Discourse, die ab März 2021 20.000 Nutzer und über 100.000 Beiträge beherbergen wird.
Aus den Forenbeiträgen wurde ein Datensatz generiert, um Nutzererfahrungen und Stimmungen zu untersuchen und Erkenntnisse zu gewinnen, die Beiträge, Diskussionen, Stimmungsanalysen und Themenmodelle umfassen.
Die Daten bestehen größtenteils aus neutralen Beiträgen, wobei bestimmte Kategorien zusätzliche negative oder positive Stimmungen aufweisen, die öffentlich zugänglich sind, um die KI-Technologien eingehend zu untersuchen.
Der Beitrag befasst sich mit der Nutzung von KI für die Stimmungsanalyse von Forenbeiträgen auf der Plattform von OpenAI und hebt dabei die Bedenken hinsichtlich Zustimmung und Datenschutz hervor.
Die Nutzer äußern ihre Bedenken bezüglich der Datenverarbeitung, des Datenschutzes und der Einhaltung von Vorschriften und tauschen sich in OpenAI-Foren aus.
Die Ausrichtung von OpenAI auf den kommerziellen Bereich wird kritisiert, einschließlich der Missbilligung ihrer "offenen" Bezeichnung, wobei vorgeschlagen wird, die OpenAI-API direkt zu nutzen, um eine bessere Kontrolle und Transparenz zu erreichen.
ST-DOS ist ein Kernel, der mit dem Open Watcom Compiler kompiliert wurde und Funktionen wie Unterstützung für große Festplatten, dynamisches Caching und MS-DOS-Kompatibilität bietet.
Der Bootloader sucht in einem FAT-Dateisystem nach der Datei KERNEL.BIN, um sie mit bestimmten Anforderungen in den Speicher zu laden.
Aktualisierungen des Changelogs sind verfügbar, und der Quellcode des Kernels kann online abgerufen werden.
Fandom.ink ist ein dezentrales soziales Netzwerk, das auf Mastodon läuft und Suchfunktionen und Sprachfilter bietet.
Die Nutzer können sich mit Beiträgen beschäftigen, Profilen folgen und durch die Plattform navigieren, während die Administratoren die Serverstatistiken und -funktionen verwalten.
Die Plattform ermöglicht dezentralisierte Interaktionen und die Entdeckung von Inhalten und bietet ein benutzerfreundliches soziales Netzwerkerlebnis.
Google hat das Konto eines Romanautors wegen sexuell eindeutiger Inhalte gesperrt und damit eine Debatte über die Risiken der ausschließlichen Verwendung von Cloud-Diensten zur Datenspeicherung ausgelöst.
Zu den Vorschlägen gehörten die sichere Sicherung von Daten mit client-seitiger Verschlüsselung und die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln, um die Kontrolle über die Daten zu behalten und ein Gleichgewicht zwischen Cloud- und physischen Backups herzustellen.
Die Bedenken betrafen mögliche Kontosperrungen, Zensur und Datenverluste auf Plattformen wie Google sowie Debatten über die gesellschaftliche Wahrnehmung von Gewalt und Sexualität und die Rolle von Technologieunternehmen bei der Moderation von Inhalten.
Eine in Nature veröffentlichte Studie an Mäusen zeigt, dass Langzeitgedächtnis durch eine Entzündungsreaktion entsteht, die bei der Reparatur von DNA-Schäden hilft.
Die Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass während der Gedächtnisbildung intensive elektrische Aktivität zu DNA-Brüchen in den Gehirnzellen führt, was eine Immunreaktion zur Reparatur auslöst, die sich möglicherweise auf neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer auswirkt.
Diese Studie unterstreicht, wie wichtig es ist, die Mechanismen der Gedächtnisbildung und -erhaltung in den Zellen zu verstehen.
Erinnerungen werden in verschiedenen Teilen des Gehirns gespeichert und beinhalten epigenetische Veränderungen in Neuronen, wobei die DNA in der Nähe von Synapsen verändert wird, um neuronale Verbindungen zu verbessern.
Der Schwerpunkt liegt auf der Bedeutung der DNA bei der Gedächtnisbildung, der Erforschung von Mechanismen, die über die natürliche Selektion hinausgehen, und der Untersuchung, wie Substanzen und mentale Zustände das Gedächtnis beeinflussen.
Die Diskussionen betonen die komplizierte Natur der biologischen Entwicklung und weisen auf mögliche unentdeckte Mechanismen und Komplexitäten innerhalb dieses Prozesses hin.
AI21 Labs hat Jamba vorgestellt, das erste KI-Modell, das auf der Mamba-Architektur für den Produktionseinsatz aufgebaut ist.
Jamba verbindet das Structured State Space-Modell von Mamba mit der Transformer-Architektur und steigert so Leistung und Effizienz.
Das Modell enthält MoE-Schichten für erweiterte Kontextfenster und schnelleren Durchsatz. Es zeigt beeindruckende Benchmark-Ergebnisse und ist unter der Apache 2.0-Lizenz für die Forschung zugänglich, eine kommerziellere Version ist in Kürze geplant.
Jamba ist ein produktionsreifes KI-Modell, das von Mamba abgeleitet ist und von AI21 entwickelt wurde, wobei Transformator- und Mamba-Schichten für eine verbesserte Effizienz und Leistung kombiniert werden.
Das Modell verfügt über ein breites Kontextfenster und verwendet eine Mischung aus Experten, die während der Inferenz etwa 12 Milliarden Parameter verwenden. Einige Benutzer hatten jedoch Probleme, das Modell unter Linux mit bestimmten GPUs auszuführen.
Die Diskussionen betonen die Kompromisse zwischen Transformator- und Zustandsraummodellschichten sowie die Möglichkeiten und Beschränkungen von umfangreichen Kontextfenstern. Jamba ist unter der Apache 2.0 Lizenz zugänglich.
Endlessh-go ist eine Golang-Version von Endlessh, die Prometheus-Metriken bietet und diese auf einem Grafana-Dashboard anzeigt, während sie SSH-Angreifer abfängt und Geolokalisierungsdaten präsentiert.
Es kann durch die Erstellung aus dem Quellcode oder durch die Verwendung eines Docker-Images eingerichtet werden, wobei die Anpassung durch verschiedene CLI-Argumente möglich ist.
Die exportierten Metriken umfassen Client-Verbindungen, Datenübertragungen und die auf Endlessh genutzte Zeit, während das Grafana-Dashboard die Version 8.2 benötigt und mit einer bestimmten ID integriert werden kann, wobei der Support bei Anfragen oder Problemen über GitHub verfügbar ist.
Die Debatte dreht sich um die Verwendung von nicht standardmäßigen SSH-Ports, Firewall-Konfigurationen und zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen, um Bots und Scanner zu vereiteln.
Zu den Strategien gehören der Einsatz von Tools wie Endlessh, die Implementierung von Firewall-Regeln in iptables und Taktiken wie CAPTCHAs und das Verstecken von Ports, um automatisierte Angriffe abzuwehren.
Benutzer diskutieren ihre Erfahrungen mit der Neuimplementierung von Tools wie Endlessh in Golang, um die Effizienz und Effektivität zu steigern.