El debate se centra en el uso de contenidos protegidos por derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA y las consecuencias para los derechos de autor y el uso justo.
Explora los efectos de la IA en los artistas y su trabajo, discutiendo la propiedad intelectual, la protección de los derechos de autor y el papel de la IA en la creación artística.
El debate subraya la necesidad de modificar la normativa internacional sobre derechos de autor, la importancia de la solidaridad de los artistas y el impacto de la IA en el mercado laboral y la distinción entre productos generados por humanos y por máquinas.
Apple ha revisado las políticas de su App Store para iOS en EE.UU., permitiendo a los desarrolladores guiar a los usuarios hacia opciones de compra de productos digitales fuera de la App Store.
Apple seguirá recibiendo una comisión de entre el 12% y el 27% por las compras realizadas a través de estos canales alternativos.
Los desarrolladores deben solicitar un derecho de enlace de compra externa de StoreKit y seguir unas directrices específicas.
Las modificaciones surgen de la disputa legal de Apple con Epic Games y la sentencia del tribunal que permite a los desarrolladores informar a los clientes sobre las alternativas de compra dentro de la aplicación.
El consejero delegado de Epic Games, Tim Sweeney, se ha mostrado decepcionado con las modificaciones de Apple y tiene intención de impugnarlas legalmente.
El debate se centra en la App Store de Apple y suscita preocupación por la comisión del 30%, las posibles prácticas anticompetitivas y las limitaciones para los desarrolladores.
Se explora la batalla legal entre Apple y Epic Games, junto con opciones alternativas de tiendas de aplicaciones.
Las opiniones divergentes sobre las tarifas de Apple y su repercusión en desarrolladores y consumidores contribuyen al actual debate en torno a las políticas de la App Store.
El número 6174, conocido como constante de Kaprekar, debe su nombre al matemático D.R. Kaprekar.
Sigue una regla específica en la que cualquier número de cuatro cifras con al menos dos dígitos diferentes se ordena de forma descendente y ascendente, el número menor se resta del mayor y se repite el proceso.
Esta rutina siempre alcanza el punto fijo de 6174 en un máximo de 7 iteraciones, excepto para repdigits como 1111. El número 6174 también tiene otras propiedades matemáticas, como ser un número 7-suave y una suma de las tres primeras potencias de 18.
La discusión del sitio web explora temas matemáticos como el número 6174, la contabilidad de doble libro mayor y las sumas de dígitos.
Los participantes debaten sobre la "Máquina de Kaprekar" que converge en el número 6174 y profundizan en fenómenos matemáticos, números interesantes y diferentes bases numéricas.
Se debate sobre el uso exclusivo de la base 10 en los ejemplos y la aplicabilidad de la constante de Kaprekar en distintas bases. La conversación también incluye numerología y menciona un canal de YouTube en el que se habla de patrones de números primos.
TinyML es la aplicación del aprendizaje automático en microcontroladores con recursos limitados, y Harvard ofrece cursos gratuitos sobre fundamentos, aplicaciones e implantación de TinyML.
Se utilizan técnicas como la poda, la cuantificación y la destilación de conocimientos para comprimir algoritmos y hacerlos aptos para microcontroladores.
TinyML tiene diversas aplicaciones en comunidades de bricolaje, makers y hackers, mantenimiento industrial, supervisión del entorno, mejora de la experiencia del usuario y asistencia a personas con discapacidad. Sin embargo, existen dudas sobre su eficacia en distintos grupos de población y sobre la privacidad de los datos.
TinyML es la implementación del aprendizaje automático en hardware de bajo consumo, como el microcontrolador esp32-s3, para sistemas de visión por ordenador en tiempo real.
Se utilizan técnicas de optimización de modelos como la poda, la cuantización y la destilación de conocimientos para que los modelos sean adecuados para dispositivos de bajo consumo.
En la sección de comentarios se exploran temas como el uso de modelos preentrenados, los retos de la interpretabilidad y las posibles aplicaciones de TinyML en distintos sectores.
Speedbump es una herramienta proxy TCP escrita en Go que permite a los usuarios simular la latencia variable de la red.
Se puede instalar a través de binarios precompilados o compilando desde el código fuente, y también se puede utilizar como contenedor.
Los usuarios pueden personalizar los ajustes de latencia, incluida la latencia base y varios tipos de ondas de latencia, y combinar múltiples ajustes. Speedbump también puede funcionar como biblioteca Go. El proyecto tiene licencia Apache 2.0.
El resumen explora distintas herramientas, como Speedbump, tc netem y Toxiproxy, para simular problemas y deficiencias de la red con fines de prueba.
Destaca la importancia de probar las aplicaciones en entornos de red realistas y pone de relieve las posibles limitaciones de determinadas herramientas.
El debate abarca temas como el tamaño del búfer, la gestión del tráfico de red y los factores que influyen en la velocidad de la red.
La persona busca recursos para crear documentos legales como términos y condiciones, políticas de privacidad y acuerdos de no divulgación para sus proyectos paralelos.
Han encontrado algunas fuentes, pero están buscando opciones adicionales.
No se facilitan las fuentes concretas que mencionan.
La conversación subraya la importancia de consultar a un abogado para obtener un formato adecuado y asesoramiento jurídico cuando se trate de documentos legales.
Los contratos jurídicos personalizados se consideran beneficiosos, mientras que las plantillas genéricas se mencionan como posibles inconvenientes.
Se destaca la importancia de una comunicación clara y de encontrar el abogado adecuado para las necesidades específicas de la empresa, así como de varios sitios web y servicios sugeridos para encontrar plantillas de documentos jurídicos.
OpenAI ha revocado su prohibición de colaborar con el Pentágono y ahora trabaja con ellos en proyectos de software de ciberseguridad.
La empresa seguirá manteniendo su prohibición de desarrollar armas.
Este cambio de política refleja la creciente aceptación por parte de Silicon Valley de la colaboración con el ejército, pero preocupan los riesgos asociados a la integración de la IA en la guerra, como la posibilidad de generar información falsa y la difuminación de la frontera entre el análisis de datos y la guerra.
La decisión de OpenAI de colaborar con el Pentágono y desarrollar herramientas militares ha desatado la polémica y suscitado dudas sobre el compromiso de la empresa con sus principios fundacionales.
La presencia de talentos chinos en OpenAI ha suscitado inquietud por posibles desplazamientos y la influencia de información clasificada.
El debate en torno a la decisión de OpenAI abarca diversos temas, como los límites éticos, el secretismo, los avances de China en IA, la percepción del ejército estadounidense, las organizaciones de defensa nacional, el posible uso indebido de la tecnología de IA, el impacto de la IA en la guerra, el papel de la IA en la inteligencia y la toma de decisiones, y la ética del uso de la IA en operaciones militares.
Canon ha desarrollado su propia tecnología para crear grandes cristales artificiales de fluorita de gran pureza para sus objetivos.
Las lentes de fluorita, fabricadas a partir de una combinación de fluorita artificial y vidrio, corrigen eficazmente la aberración cromática y producen imágenes claras y de alta calidad.
Canon ya ha fabricado varios objetivos con elementos de fluorita que han sido ampliamente adoptados por los fotógrafos debido a su mejor calidad de imagen.
Stable Code 3B es un Large Language Model (LLM) de 3.000 millones de parámetros desarrollado para tareas de completado de código.
Puede funcionar offline sin necesidad de GPU y tiene mejor rendimiento que CodeLLaMA 7b.
El modelo se entrena con datos específicos de ingeniería de software y es compatible con la función Fill in the Middle, por lo que funciona bien en varios lenguajes de programación. Se somete a un preentrenamiento con datos de lenguaje natural y a un perfeccionamiento con conjuntos de datos relacionados con el código.
El debate explora varios modelos de IA utilizados en la generación de arte visual y sus limitaciones en términos de personalización y eficacia.
Los usuarios comparten sus experiencias, preferencias y preocupaciones sobre los distintos modelos de codificación y herramientas para la generación de arte con IA.
El debate también aborda la disponibilidad de modelos de código abierto, los requisitos de hardware, las opciones de licencia y el debate entre utilizar modelos más pequeños o más grandes para las tareas de codificación.
El 12 de enero de 2024, el sitio web Kagi.com tuvo problemas de estabilidad que provocaron una carga lenta y tiempos de espera en varias regiones.
El problema se atribuyó inicialmente a una actualización de la infraestructura, pero más tarde se determinó que estaba causado por una alta contención en las filas de la tabla de usuarios.
La causa principal se resolvió desactivando las escrituras problemáticas y actualizando el controlador de la base de datos. Se han tomado medidas para aumentar la resistencia del sistema y mejorar los procesos de comunicación, incluida la implantación de supervisión adicional y límites automatizados para evitar problemas similares en el futuro.
El artículo destaca el reciente incidente ocurrido en Kagi durante una actualización de la infraestructura y aconseja no dejarse llevar por el pánico ni tomar decisiones precipitadas durante las interrupciones.
Se incluyen debates sobre los becarios en las empresas, las actualizaciones de la página de estado, la utilidad del Asistente Kagi, los problemas técnicos, la supervisión y la resolución de problemas.
Los usuarios están preocupados por los problemas de autenticación, el tiempo de inactividad y el scraping, mientras que Kagi ha implementado nuevos límites debido al abuso de los motores de búsqueda. Los usuarios sugieren opciones alternativas y solicitan planes de precios flexibles.
El autor, Vasiliy Ermolovich, explora la posibilidad de ejecutar Rails 1.0 en la última versión de Ruby, Rails 8.0.
Se encuentran con problemas como errores de sintaxis, bibliotecas que faltan y cambios en la codificación de las cadenas.
Al final, consiguen generar e iniciar una aplicación en Ruby 3.3, aunque es posible que haya que resolver otros problemas para que la funcionalidad sea completa.
El artículo explora las posibilidades de utilizar Crystal en lugar de Ruby para ejecutar la versión más reciente de Rails.
Analiza los retos y modificaciones necesarios para esta transición y la compara con las experiencias de la transición de Ruby a Python.
El debate también abarca las diferencias en la compatibilidad con versiones anteriores, los problemas de migración, las ventajas y limitaciones de los lenguajes tipados estáticamente y la importancia de las buenas prácticas de CI/CD y los entornos de pruebas.
El artículo explora la progresión histórica de los métodos de autenticación y evalúa su eficacia en términos de experiencia de usuario y seguridad.
En el artículo se analizan varios métodos, como contraseñas, palabras clave, gestores de contraseñas y autenticación de dos factores.
El artículo destaca el potencial de futuros avances como el inicio de sesión único y la biometría, pero reconoce que la experiencia actual del usuario en la autenticación no es ideal.
Los debates versaron sobre las frustraciones provocadas por las múltiples capas de autenticación de contraseñas durante las compras en línea.
Los participantes prefirieron varios métodos para la autenticación de dos factores y debatieron sobre la eficacia del correo electrónico y los servicios de cuentas.
En los debates también se habló de la seguridad y la comodidad de Apple Pay, las experiencias con las cajas de los comercios en línea y la importancia de la confianza en las transacciones en línea.
OutRun es una aplicación para iOS que permite a los usuarios registrar y controlar sus entrenamientos al aire libre, como correr, caminar, montar en bicicleta, etc.
La aplicación es de código abierto, no tiene publicidad y ofrece funciones como control de datos, estadísticas detalladas y opciones de exportación de entrenamientos.
Los usuarios pueden contribuir a la aplicación compartiéndola, participando en pruebas beta, informando de problemas, escribiendo código o ayudando con la traducción.
El rastreador de fitness de código abierto OutRun recibe comentarios positivos, sobre todo por sus funciones de seguimiento del sueño.
Los usuarios recomiendan otros dispositivos como el anillo Oura y el Ultrahuman Ring Air para el seguimiento del sueño.
Existe un debate sobre la precisión y las limitaciones de los dispositivos de seguimiento del sueño, con el deseo de disponer de más sensores para mejorar la precisión.