oTranscribe es una aplicación web gratuita que simplifica la transcripción de entrevistas grabadas, diseñada para uso en escritorio con controles de teclado para pausar, rebobinar y avanzar rápidamente.
La aplicación incluye funciones como marcas de tiempo interactivas, guardado automático y privacidad al mantener los archivos en su computadora, y permite exportar transcripciones a Markdown, texto plano y Google Docs.
Admite archivos de video, es de código abierto bajo la licencia MIT y fue creado por Elliot Bentley, presentado por la Fundación MuckRock.
OTranscribe es una herramienta gratuita diseñada para la transcripción manual de entrevistas de audio, sin utilizar IA.
Los usuarios están explorando alternativas como Whisper Diarization y Spectropic para la transcripción automática e identificación de hablantes, y soluciones locales como Whisper.CPP para un procesamiento más rápido.
Las discusiones incluyen herramientas como Aiko para transcripción sin conexión en iOS y servicios como TurboScribe que ofrecen características adicionales como el reconocimiento de hablantes y varios formatos de exportación.
Una persona, conocida como s1n, tomó represalias contra los estafadores explotando vulnerabilidades en su sitio falso de USPS utilizando herramientas como nmap y Burp Suite.
S1n identificó una explotación de Inclusión de Archivos Locales (LFI) y una vulnerabilidad de inyección SQL, obteniendo acceso a la base de datos de los estafadores y revelando detalles de administradores y víctimas.
La persona que publicó originalmente planea informar los hallazgos a las autoridades de delitos informáticos, destacando las consideraciones éticas y las posibles implicaciones legales de contraatacar con hackeo.
Un hombre tomó represalias contra una operación de estafa por mensaje de texto del USPS después de que su esposa fuera víctima, compartiendo sus acciones en smithsecurity.biz.
La discusión incluye debates sobre la ética de contraatacar en el hacking, la efectividad de las fuerzas del orden contra el cibercrimen y el potencial de la justicia por mano propia.
Los comentaristas también discutieron la necesidad de mejorar las medidas de ciberseguridad y la importancia de la ética en la educación en ciencias de la computación.
Las optimizaciones recientes en CPython han mejorado significativamente el rendimiento de las llamadas a funciones, las funciones integradas y la inserción en línea, haciendo que Python sea más rápido y eficiente.
Las mejoras clave incluyen la introducción de super instrucciones, la especialización de instrucciones de bytecode y el método vectorcall para funciones integradas.
Los puntos de referencia muestran ganancias de rendimiento notables en cálculos simples, llamadas a funciones integradas y reducción de la sobrecarga de llamadas a funciones de Python.
Las recientes mejoras en el rendimiento de CPython, específicamente en las llamadas a funciones, han captado la atención, destacando los cambios desde Python 3.11 que mejoran la velocidad de ejecución al evitar llamadas a funciones a nivel de C.
La discusión enfatiza el papel de Python en la computación científica debido a su ecosistema maduro, a pesar de las críticas sobre su rendimiento, y lo contrasta con lenguajes como Go, que carecen de bibliotecas completas para ciertas tareas.
La discusión incluye perspectivas sobre el uso de Python por su velocidad de desarrollo y facilidad de integración con bibliotecas C/C++, frente a los posibles beneficios de otros lenguajes como Rust o Julia para aplicaciones críticas en rendimiento.
El declive de Intel se debe a problemas internos, una mala imagen de marca y una falta de innovación, con problemas específicos en sus Ultrabooks, procesadores Celeron y negocio de GPU.
Ineficiente gestión de energía en las CPU de Intel ha llevado a un bajo rendimiento de las laptops, contribuyendo a la incapacidad de la compañía para competir con AMD y ARM.
La cultura interna en Intel se describe como tóxica y aislada, enfocándose en maniobras políticas en lugar de la innovación, lo que requiere cambios culturales y estratégicos significativos.
La Ley CHIPS de 2022 se introdujo para traer de vuelta la fabricación de chips semiconductores a los EE. UU., abordando la dependencia de las cadenas de suministro internacionales expuesta por las escaseces de la era Covid.
En 1990, EE. UU. producía el 37% de los chips del mundo, pero esto se redujo al 12% en 2020, con Apple desempeñando un papel significativo en este descenso al trasladar la producción a Asia Oriental.
A pesar de algunos esfuerzos por obtener chips a nivel nacional, Apple sigue dependiendo en gran medida de proveedores extranjeros, y el Departamento de Justicia está investigando sus prácticas monopolísticas para apoyar los objetivos de la Ley CHIPS.
El dominio de Apple en el mercado de semiconductores es criticado, pero los argumentos se perciben como débiles y sesgados.
La verdadera cuestión destacada es una falla del mercado donde otras empresas no están innovando a la escala de Apple, en lugar de las prácticas de subcontratación de Apple.
La artículo aborda temas más amplios como las malas condiciones laborales en las fábricas chinas y la necesidad de más competencia interna, pero no menciona a otros actores clave como Intel y Qualcomm.
Sonic Pi es un sintetizador de software controlado por código, creado por Sam Aaron, que utiliza un lenguaje específico de dominio que extiende Ruby para mapear conceptos de música y audio.
La herramienta permite a los usuarios componer música escribiendo código, lo que la convierte en una intersección única de programación e ingeniería de audio, ideal para aquellos con intereses en ambos campos.
Sonic Pi admite funciones avanzadas como la ejecución paralela con in_thread y bucles continuos con live_loop, lo que permite composiciones musicales complejas a través de la codificación.
Sonic Pi, una herramienta que utiliza Ruby para la codificación en vivo de música, está ganando atención por su sintaxis casi similar al inglés y sus capacidades de rendimiento dinámico.
Alternativas como Glicol y TidalCycles, así como un puerto de JavaScript llamado Strudel, también se mencionan por sus características únicas en la codificación en vivo y el diseño de sonido.
Sonic Pi está disponible como un Flatpak en Flathub, lo que simplifica la instalación en sistemas Linux y aborda las preocupaciones sobre problemas de dependencias.
Una CEO de una startup alega que una firma de capital de riesgo tomó represalias contra ella después de que denunciara una agresión sexual por parte de un ejecutivo.
Las discusiones en Hacker News destacan las razones por las que las empresas protegen a los ejecutivos acusados, incluyendo conexiones personales, malos consejos legales y dinámicas de grupo.
La conversación también aborda las complejidades y las posibles consecuencias de denunciar una mala conducta tanto para el acusador como para el acusado.
Un proyecto que inicialmente utilizaba Llama2 para mejorar Tesseract OCR ha evolucionado con la disponibilidad de modelos más rápidos y asequibles como GPT4o-mini de OpenAI y Claude3-Haiku de Anthropic.
La nueva generación de modelos permite un procesamiento de documentos eficiente y rentable al dividir el texto en fragmentos y utilizar un proceso de corrección en múltiples etapas, mejorando significativamente la corrección de errores de OCR y el reformateo del texto.
La demostración del proyecto muestra resultados impresionantes en la conversión de libros escaneados antiguos a formatos legibles, lo que indica un potencial para futuras mejoras en el próximo año.
Un proyecto que inicialmente utilizaba Llama2 para mejorar Tesseract OCR corrigiendo errores ha evolucionado con modelos más nuevos y rápidos como GPT4o-mini y Claude3-Haiku, que ahora son asequibles y eficientes.
La metodología de múltiples etapas en el proyecto corrige errores de OCR y formatea el texto, haciéndolo útil para convertir libros escaneados antiguos en formatos legibles para lectores electrónicos.
Para tipos de documentos específicos como artículos científicos y facturas, modelos como Nougat y Donut de Meta ofrecen un rendimiento superior; el proyecto es de código abierto y está disponible en GitHub.
Un propietario de un Subaru Crosstrek recibió una advertencia por conducir en un camino solo para 4WD en el Parque Nacional Canyonlands, destacando la diferencia entre AWD y 4WD.
AWD es adecuado para el todoterreno ligero, pero carece de la tracción fuera de carretera de los sistemas 4WD con diferenciales de bloqueo, que son necesarios para senderos desafiantes.
La Administración de Parques Nacionales impone estas restricciones para garantizar la seguridad de los visitantes, con sanciones por violaciones que incluyen multas de hasta $5,000 y encarcelamiento.
La Administración de Parques Nacionales (NPS) emitirá citaciones a los conductores que utilicen vehículos con tracción total (AWD) en senderos designados solo para vehículos con tracción en las cuatro ruedas (4WD).
Esta acción aborda el marketing engañoso que sugiere que los vehículos AWD son adecuados para condiciones todoterreno desafiantes, a pesar de carecer de características esenciales como diferenciales de bloqueo.
La NPS tiene como objetivo proteger los senderos de daños y garantizar la seguridad de los conductores, enfatizando la distinción crítica entre las capacidades de AWD y 4WD.
SQLite's FTS5 (Full-Text Search 5) proporciona capacidades avanzadas de búsqueda de texto completo para aplicaciones de bases de datos, permitiendo búsquedas eficientes en grandes colecciones de documentos.
FTS5 admite varios tipos de consultas, incluidas las consultas de prefijo, las consultas NEAR y los operadores booleanos, mejorando la flexibilidad y precisión de la búsqueda.
La extensión se puede construir como parte de SQLite o como una extensión cargable, ofreciendo a los desarrolladores múltiples opciones de integración.
SQLite FTS5 Extension es un motor de búsqueda potente incluido en la biblioteca estándar de Python, eliminando la necesidad de instalaciones adicionales.
Se utiliza ampliamente para herramientas de búsqueda de código local y motores de búsqueda de blogs, pero tiene limitaciones con los idiomas que no son inglés, a pesar de admitir tokenizadores personalizados.
Los usuarios aprecian su rendimiento, incluso en plataformas móviles, y se puede mejorar con tokenizadores personalizados y funciones auxiliares para casos de uso avanzados.
La Agencia Forestal de los EE. UU. ha ordenado a BlueTriton Brands que cese las operaciones de extracción de agua en las montañas de San Bernardino tras denegar su solicitud de permiso.
Los activistas medioambientales afirman que las operaciones han dañado el medio ambiente, lo que ha llevado a una demanda, mientras que BlueTriton disputa estas afirmaciones y ha impugnado la decisión en los tribunales.
La orden del Servicio Forestal incluye la eliminación de toda la infraestructura de las tierras federales, pero BlueTriton ha obtenido una suspensión temporal para continuar suministrando agua a la Banda de Indios Misioneros de San Manuel.
La Forest Service ha ordenado a Arrowhead que cierre su tubería de agua embotellada en California por operar sin un permiso válido y usar agua para fines no permitidos.
La decisión sigue a una demanda de Save Our Forest Assn. y repetidas solicitudes de cumplimiento, con la junta de agua de California también emitiendo una orden de cese y desista.
Los críticos argumentan que la tarifa anual de permiso de $2,500 es demasiado baja dado el impacto ambiental, a pesar de que BlueTriton no ha embotellado agua extraída recientemente.
El cálculo en base 3, o ternario, utiliza tres dígitos (0, 1, 2) y es más eficiente que el binario, ya que dos "trits" ternarios pueden representar nueve números en comparación con cuatro números representados por dos bits binarios.
Ternary computing tiene una economía de base más baja para números grandes, lo que la convierte en la base entera más económica, y puede responder preguntas con tres posibles resultados, reduciendo el número de consultas necesarias.
A pesar de su eficiencia, la computación ternaria nunca ganó un uso generalizado debido al dominio del hardware y software binario, pero los avances recientes sugieren aplicaciones potenciales en ciberseguridad con tasas de error más bajas.
La artículo discute el potencial de la computación ternaria (base 3) en comparación con los sistemas binarios (base 2) ampliamente utilizados, destacando las complejidades y los desafíos prácticos de los circuitos ternarios.
A pesar de las ventajas teóricas en la densidad de información, la computación ternaria enfrenta problemas significativos como un mayor consumo de energía, susceptibilidad al ruido y complejidad del hardware, lo que la hace menos viable que los sistemas binarios.
Se proporciona el contexto histórico, señalando que la Unión Soviética experimentó con sistemas ternarios, pero las consideraciones prácticas y el éxito de la computación binaria en la carrera espacial de EE. UU. llevaron al dominio de la lógica binaria.
La NotFriend es un círculo de plástico que no tiene ningún propósito funcional, pero se comercializa como un accesorio de moda.
Cuenta con características como una simplicidad inigualable, un diseño atemporal y respeto por el medio ambiente, lo que lo convierte en un iniciador de conversaciones único.
El producto se presenta de manera humorística con reseñas de clientes y una garantía de por vida, enfatizando su novedad y su naturaleza no funcional.
La primera joya de IA no inteligente (NotFriend) es una parodia del recientemente lanzado dispositivo portátil de IA llamado Friend, que ha sido criticado por ser inquietante y vergonzoso.
La promoción en video del producto Friend era difícil de encontrar y se describía como de tono oscuro y de terror, y se informó que su nombre de dominio costó $1.8M, lo que provocó discusiones sobre estafas tecnológicas.
La parodia NotFriend ha sido bien recibida por su humor y sincronización, destacando el escepticismo y el humor en la comunidad tecnológica.
GPUDrive es un simulador acelerado por GPU construido sobre el motor de juego Madrona, capaz de generar más de un millón de pasos por segundo para algoritmos de aprendizaje multiagente.
Utiliza C++ y CUDA para optimizar comportamientos complejos de los agentes, reduciendo significativamente el tiempo necesario para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo utilizando el conjunto de datos Waymo Motion.
El simulador logra agentes que alcanzan objetivos en minutos y agentes generalmente capaces en horas, con agentes entrenados disponibles en la base de código para investigaciones y desarrollos adicionales.