Los estafadores se aprovechan de la reputación de FedEx para engañar a la gente con estafas de phishing, lo que provoca un aumento de las actividades fraudulentas.
El artículo destaca la creciente tendencia a utilizar nombres de empresas conocidas para orquestar planes de phishing.
Una mayor vigilancia y concienciación son cruciales para evitar ser víctima de estas tácticas fraudulentas.
El debate profundiza en las vulnerabilidades de seguridad en servicios de entrega como FedEx y en los retos que plantean las políticas de contraseñas siguiendo las directrices del NIST.
Los participantes relatan experiencias personales con empresas, revelando ineficiencias, riesgos para la seguridad y frustraciones por cuestiones técnicas en la era digital.
Se hace hincapié en la mejora de las prácticas de seguridad, los métodos de comunicación y la gestión de contraseñas en diversos sectores.
El artículo explora la construcción de un modelo de lenguaje significativo en SQL, haciendo frente a los escépticos como ChatGPT y profundizando en la tokenización, la incrustación de vectores, los mecanismos de atención y la retropropagación para un modelo Generative Pre-trained Transformer (GPT).
Se hace hincapié en el uso de PostgreSQL para la tokenización con el fin de lograr una codificación de texto eficiente que mejore el rendimiento de las redes neuronales, incluyendo fragmentos de código y ejemplos.
Se toma nota de los comentarios positivos de los lectores, con una invitación a descubrir más proyectos SQL en GitHub para una mayor exploración.
El post explora la implementación de GPT utilizando 500 líneas de código SQL, y los usuarios aplauden la demostración y entablan discusiones sobre el entrenamiento, la inferencia y la integración de redes neuronales en hojas de cálculo.
Los usuarios admiran el contenido y la presentación del artículo, con enlaces a recursos adicionales para aprender sobre GPT y LLM, lo que fomenta una comprensión más profunda de los temas tratados.
OK-Robot es un marco abierto y modular diseñado para la navegación y manipulación de robots en entornos domésticos, que permite a los usuarios desplegarlo en un robot, escanear la zona y controlar el movimiento de objetos sin esfuerzo.
Aunque no es perfecto, aprovecha los modelos actuales de aprendizaje automático y fomenta la participación de la comunidad para introducir mejoras, lo que demuestra su compromiso con la mejora continua.
El código del marco es de código abierto, cuenta con el apoyo de un servidor Discord para la asistencia y el diálogo con la comunidad y se ha sometido a pruebas en varios entornos domésticos, por lo que se agradecen los comentarios y las contribuciones.
OK-Robot es un marco abierto y modular de robots domésticos que aprovecha modelos de aprendizaje automático para la navegación y manipulación en el hogar, con especial atención a la ayuda a discapacitados, ancianos y otras personas necesitadas.
Los debates giran en torno a los retos del diseño de robots para entornos desordenados y la accesibilidad para personas con discapacidad, así como el potencial de la robótica en las tareas domésticas y el impacto de la automatización en la economía y la mano de obra.
Los asistentes estudian los aspectos económicos de la construcción de robots, hacen hincapié en los movimientos precisos en robótica y deliberan sobre el papel de los robots en distintas industrias y la necesidad de una renta básica universal debido a la automatización.
Los intercambios de correo electrónico entre Martti Malmi (Sirius) y Satoshi Nakamoto entre 2009 y 2011 ponen de relieve el desarrollo de Bitcoin, abordando temas como el desarrollo de sitios web, el scripting del lado del servidor y el funcionamiento de los nodos.
Martti propone crear un sitio web y FAQ con claves privadas seguras, mientras que Satoshi busca ayuda con el contenido del sitio web y el scripting del servidor.
La correspondencia profundiza en temas como bloques, transacciones, escalabilidad, prueba de trabajo, spam, mejoras de funciones, mejoras del sitio web, configuración del servicio de intercambio de Bitcoin y actualizaciones de software.
El debate versa sobre la misteriosa identidad de Satoshi Nakamoto, la mente detrás de Bitcoin, y aborda las especulaciones sobre los motivos, las conexiones gubernamentales y las consecuencias de revelar la identidad de Satoshi.
Entre los temas tratados figuran el anonimato, las características de privacidad en criptomonedas como Monero, las monedas digitales de los bancos centrales, la minería de criptomonedas, la opsec en situaciones críticas y el análisis lingüístico para la verificación de la autoría.
Destaca la importancia de la honestidad, la seguridad operativa (opsec) y los riesgos asociados a la creación y gestión de un proyecto innovador como Bitcoin.
Gemma.cpp es un motor de inferencia ligero para los modelos de la fundación Gemma de Google, accesible en Kaggle, ideal para investigación y experimentación.
Los usuarios pueden acceder a los pesos del modelo y al tokenizador para diferentes modelos Gemma en Kaggle.
Se recomienda utilizar marcos de Python como JAX, Keras, PyTorch y Transformers para desplegar modelos en dispositivos periféricos, y se fomentan las contribuciones de la comunidad con un desarrollo continuo en la rama dev.
Gemma.cpp es un motor de inferencia en C++ desarrollado por Google para los modelos Gemma, que hace hincapié en la portabilidad y la facilidad de modificación, centrándose en el rendimiento SIMD de la CPU y en la futura compatibilidad con la GPU.
Las críticas tienen que ver con la penalización por repetición, el sesgo y el tamaño del modelo, lo que suscita preocupaciones sobre la transparencia, la confianza y la competencia con OpenAI, al tiempo que pone de relieve los retos organizativos de Google y la retención de talentos.
Los debates en la comunidad de la IA abarcan aspectos de rendimiento, compatibilidad y desarrollo, como los formatos de empaquetado de los modelos, las capacidades y los límites de tamaño de los modelos Gemma.
Searchformer es un modelo Transformer diseñado para abordar tareas de planificación complejas con menos pasos de búsqueda que los métodos convencionales.
Supera el rendimiento de referencia en la navegación por laberintos y los puzles Sokoban, lo que indica su potencial para manejar tareas de toma de decisiones más amplias.
El entrenamiento de los Transformadores para anticipar la dinámica de búsqueda resulta beneficioso, ya que mejora el rendimiento con modelos de tamaño y datos de entrenamiento reducidos.
Se están explorando los transformadores para la planificación del movimiento de robots, ya que muestran potencial para generar trayectorias óptimas más rápidamente que las técnicas anteriores al abordar problemas continuos y de alta dimensión.
Los debates abarcan algoritmos alternativos, tecnologías e inconvenientes de los transformadores, destacando el papel de la IA en la mejora de los algoritmos clásicos y el contraste de eficiencia entre los transformadores y los métodos convencionales como A*.
Los debates giran en torno a la nomenclatura de modelos en la IA, las comparaciones de eficiencia entre modelos de transformadores y estrategias tradicionales como A*, y el examen de algoritmos exploratorios de toma de decisiones como Bellman-Ford y MCTS en retos de planificación de rutas.
Meta ha lanzado TestGen-LLM, un nuevo generador de pruebas que aprovecha la tecnología LLM para mejorar la productividad de los desarrolladores mediante la generación de mejoras de código con garantías verificadas, haciendo hincapié en la mejora de las pruebas existentes.
TestGen-LLM garantiza que las pruebas generadas sean viables, ejecutables y estables, y aumenta la cobertura de las pruebas, lo que se traduce en altos índices de aceptación entre los desarrolladores y una integración perfecta en los flujos de trabajo de Meta.
La herramienta subraya la importancia de las aplicaciones LLM de nicho en el desarrollo de software, haciendo hincapié en la importancia de abordar escenarios imprevistos, destacando el papel fundamental de la integración y el procesamiento LLM para optimizar las pruebas de software y la eficiencia del desarrollo.
Los ingenieros debaten sobre el uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) para crear código de prueba o implementación, con opiniones encontradas sobre sus ventajas e inconvenientes.
Algunos consideran que las pruebas generadas por IA son beneficiosas y eficientes, mientras que otros subrayan la importancia de la participación humana en los procesos de prueba.
La calidad y cantidad de las pruebas producidas por los LLM y el impacto potencial de la IA en las futuras prácticas de desarrollo de software son algunos de los motivos de preocupación.
El debate aborda los problemas de integración de la gestión de cuentas entre Slack y Google Office, haciendo hincapié en los retos que plantea la gestión de nombres de usuario y perfiles en las distintas plataformas.
Entre los consejos compartidos figuran el uso de caracteres Unicode y cuentas de servicio para mejorar la seguridad y combatir la suplantación de identidad en estas plataformas.
Se hacen recomendaciones para implantar el inicio de sesión único (SSO) y el sistema de gestión de identidades entre dominios (SCIM) con el fin de reforzar la seguridad y evitar accesos no autorizados, abordando las limitaciones de las herramientas de chat empresarial.
Este artículo presenta INTRINSIC LoRA (I-LoRA), una técnica que revela el potencial oculto de modelos generativos como VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2 y Stable Diffusion mediante la extracción de características intrínsecas de la escena como las normales, la profundidad, el albedo y el sombreado sin capas adicionales.
Este método agnóstico de modelos genera mapas intrínsecos de escenas de primera categoría, superando a ciertas metodologías supervisadas establecidas.
I-LoRA muestra la capacidad de extraer propiedades intrínsecas de la escena, elevando la calidad del contenido generado a partir de diversos modelos generativos.
El debate abarca modelos generativos como Sora, la transformación de "Bojack Horseman" de temas claros a oscuros, y la complejidad de los modelos de IA, incluida la representación de escenas 3D y las capacidades de comprensión y generalización de la IA.
Se incluyen referencias a I-LoRA, la extracción de propiedades de la escena, la importancia de las características del modelo y las redes neuronales que producen imágenes directamente sin capas de descodificación.
Mención de un proyecto de investigación sobre visión por ordenador financiado por Toyota y Adobe, junto con especulaciones sobre la posibilidad de que la IA supere la inteligencia humana.
El gobierno alemán propuso una ley para legalizar el cannabis para consumo privado de adultos, permitiendo la posesión de hasta 25 gramos y el cultivo de hasta tres plantas para uso personal.
La legislación pretende fomentar el consumo responsable, mejorar la protección de la salud, reducir los mercados ilegales de cannabis y aumentar la protección de los jóvenes mediante una estricta reglamentación del cultivo y la distribución privados.
Se prohibirá el consumo de cannabis cerca de colegios e instalaciones juveniles en un radio de 200 metros, y no se permitirá la publicidad ni el patrocinio, mientras que el cannabis medicinal seguirá estando disponible sólo con receta médica.
El debate explora la legalización de las drogas, el consumo y las actividades delictivas en los países europeos, centrándose en la legalización del cannabis en Alemania y comparándola con las estrictas leyes belgas.
Profundiza en retos como la drogadicción, el impacto de las regulaciones del mercado, la disponibilidad de drogas a través de canales ilegales y las experiencias personales con la adicción al cannabis.
El debate también pone de relieve cómo la legalización del cannabis podría afectar a la actividad delictiva, el espíritu empresarial, el impacto social, la desigualdad de la riqueza y las variaciones en las leyes sobre drogas entre las naciones.
Gemini Pro 1.5, un modelo de IA de Google, se distingue de otros modelos como GPT-4 por una ventana contextual más grande capaz de manejar novelas y bases de código enteras, mostrando un rendimiento y una facilidad de uso mejorados.
Este modelo de IA se considera un cambio de juego debido a sus capacidades de integración de código, impulsando la productividad de los desarrolladores y avanzando hacia modelos transformadores como copilotos mentales.
El artículo subraya la importancia de verificar los resultados del modelo, aprovechar los datos personales para mejorar el rendimiento y los retos y ventajas de utilizar eficazmente grandes modelos lingüísticos mediante la formulación de buenas preguntas y la capacidad de pensamiento crítico.
El debate explora el uso de modelos avanzados de IA como Gemini Pro 1.5, abordando la privacidad, las implicaciones sociales y el posible uso indebido.
Los debates incluyen el impacto en las interacciones sociales, las aplicaciones de la IA en distintos sectores, la fiabilidad y las limitaciones de los chatbots de IA y las consecuencias de depender de algoritmos de modelado del lenguaje.
Las preocupaciones sobre los sistemas de IA de Google, como la parcialidad y las limitaciones de rendimiento, plantean cuestiones relativas a la integridad, la eficacia y los efectos sociales de las tecnologías de IA en los procesos de toma de decisiones.
Mamba, un novedoso modelo de lenguaje creado por Albert Gu y Tri Dao, supera a Transformers en escalabilidad y eficiencia al abordar el problema de la atención cuadrática con un diseño de Modelo de Estado Secuencial.
Al discretizar los parámetros continuos, Mamba agiliza la gestión de consultas largas y combina características de redes neuronales recurrentes y convolucionales para aumentar la velocidad de entrenamiento e inferencia.
A pesar de no haber sido aceptados para su presentación en el ICLR, los autores introdujeron algoritmos paralelos como FlashAttention para mejorar la eficiencia del procesamiento en la GPU, mostrando el potencial de Mamba para avanzar en el rendimiento del modelado lingüístico.
La atención se centra en los modelos de escalado en IA, y en particular en el debate sobre el modelo Mamba como posible mejora de Transformers, cuyos posibles beneficios y eficacia se someten a escrutinio.
Los retos incluyen el entrenamiento de modelos de gran tamaño, garantizar la calidad de los datos y lidiar con la intrincada naturaleza de varias arquitecturas de modelos en el aprendizaje profundo.
Se está debatiendo la combinación de Mamba con otros modelos como MoE, junto con la necesidad de núcleos fusionados personalizados para sesiones de formación más extensas.
Ciertos perros muy inteligentes, sobre todo los border collie, pueden memorizar los nombres de más de 100 juguetes sin un adiestramiento específico, según revela un estudio de la Universidad Eötvös Loránd de Hungría.
El estudio "Genius Dog Challenge" destaca a perros de distintas razas y países con una capacidad excepcional para aprender palabras, lo que ha llevado a los investigadores a indagar en los factores que subyacen a esta habilidad y compararla con los procesos de aprendizaje de los niños.
Los investigadores pretenden profundizar en la comprensión de las capacidades lingüísticas de estos perros y en qué se diferencian de las de los niños humanos.
Los perros, sobre todo los de razas como el pastor australiano y el border collie, demuestran una inteligencia y una capacidad de comunicación extraordinarias, como aprender los nombres de los juguetes y comprender el lenguaje humano.
Se explora la posibilidad de que los perros se comuniquen mediante botones, lo que plantea interrogantes sobre la inteligencia y la capacidad de comunicación de los animales.
Se hace hincapié en la importancia del adiestramiento, los cuidados y las prácticas de cría para fomentar y mejorar las capacidades cognitivas de los perros.
El resumen presenta las mejores cuentas de ahorro de alto interés con un APY que oscila entre el 5,32% y el 5,15%, incluyendo bancos como Customers Bank, Western Alliance Bank y TAB Bank.
El debate en highinterest.io compara la seguridad de las cuentas de ahorro de alto rendimiento (HYSA) aseguradas por la FDIC con los riesgos asociados a los fondos del mercado monetario, las letras del Tesoro e inversiones específicas como el fondo VUSXX o SPAXX de Fidelity.
Se exploran diversas opciones de inversión, como las letras del Tesoro, los bonos de ahorro y los fondos cotizados (ETF), para optimizar las finanzas, constituir fondos de emergencia y maximizar los rendimientos minimizando los riesgos, haciendo hincapié en las ventajas fiscales y las consideraciones de solvencia.
Las recomendaciones incluyen mantener una cartera de inversiones diversificada, evaluando factores como el seguro de la FDIC y la liquidez, para tomar decisiones informadas para el crecimiento y la estabilidad financiera.
La persona se enfrenta a nuevos requisitos de Equifax para obtener su informe crediticio anual gratuito, como facilitar una dirección de correo electrónico y un número de teléfono móvil.
Surgieron dificultades al intentar obtener el informe por teléfono debido a que el sistema no reconocía su entrada.
Se presentó una reclamación a annualcreditreport.com, pero todavía están esperando una respuesta.
El debate se centra en las prácticas poco éticas de Equifax y las agencias de crédito, como la recopilación excesiva de datos personales, los fallos de seguridad y la falta de responsabilidad.
Entre las recomendaciones figuran explorar nuevos sistemas de calificación crediticia, mejorar la supervisión gubernamental y reforzar las salvaguardias de la privacidad en medio de la creciente preocupación por las filtraciones de datos y la usurpación de identidad.
Para mitigar los riesgos, se insta a los usuarios a congelar su crédito, informar de los problemas a los organismos reguladores y salvaguardar los datos personales para impedir el fraude y las violaciones de la privacidad.