Jatkuva keskustelu käyttäjien tietojensa hallinnasta, sovellusten käyttöoikeuksien vaikutuksesta sekä sovelluskehittäjien ja laitevalmistajien avoimuuden ja vastuullisuuden tarpeesta.
Huoli yksityisyydestä ja käyttäjien autonomiasta sekä mahdollisesta uudesta kehityksestä tulevaisuudessa.
Keskustelua App Storen aluelokalisoinnin toteuttamisesta, tyytymättömyyttä nykyiseen järjestelmään ja ehdotuksia vaihtoehtoisiksi ratkaisuiksi.
Jos PEP 703 hyväksytään, se voi johtaa globaalin tulkintalukon (GIL) poistamiseen CPythonista, mikä parantaa rinnakkaisuutta ja suorituskykyä.
Siirtyminen GIL-vapaaseen Pythoniin edellyttäisi C-API-laajennusten uudelleenrakentamista ja päivittämistä, mikä voisi olla suuri urakka koodikannoille, jotka tukeutuvat niihin voimakkaasti.
Facebook (Meta) on sitoutunut investoimaan insinöörivuosia Python-tulkin parantamiseen ja GIL:n poistamiseen käytöstä.
Ohjelmistoinsinöörit inhoavat usein koodin kanssa työskentelyä, erityisesti muiden kirjoittaman koodin kanssa. He pitävät parempana vihreitä projekteja, jotka vaativat vain vähän ylläpitoa ja vianmääritystä.
Stack Overflow on suosittu resurssi koodiratkaisujen löytämiseen ilman laajaa koodianalyysiä.
Vanhemmat insinöörit priorisoivat tarpeettoman koodin minimoimista ja olemassa olevan koodin poistamista ymmärtäen, että koodi aiheuttaa ylläpitoa ja riskejä. He kannattavat olemassa olevan koodin parantamista ja uudelleenkäyttöä uusien ratkaisujen luomisen sijaan.
Ohjelmistoinsinöörit eivät useinkaan pidä olemassa olevan koodin kanssa työskentelystä, koska se voi olla monimutkaista ja vaikeasti ymmärrettävää.
On tärkeää löytää tasapaino uuden koodin kirjoittamisen ja olemassa olevan koodin kanssa työskentelyn välillä, kun otetaan huomioon olemassa olevan koodin ylläpidon ennakoidut kustannukset ja uudelleenrakentamisen mahdolliset hyödyt.
Hyvien insinöörien tulisi olla ylpeitä työstään, pyrkiä puhtaaseen ja ylläpidettävään koodiin ja ymmärtää laadukkaan koodin kirjoittamisen pitkän aikavälin hyödyt.
Langchainia kritisoidaan siitä, että se yrittää ratkaista ongelmia teknisten perusteiden päälle, jotka eivät ole sopivia.
Käyttäjien mielestä Langchainin kunkin ominaisuuden edellyttämät mukautetut kehotteet ja kehotteiden virittäminen eivät ole uudelleenkäytettävissä ja johtavat ala-arvoiseen tulokseen.
Monet kehittäjät ovat havainneet tehokkaammaksi rakentaa omia ratkaisujaan käyttäen yksinkertaisempia menetelmiä ja kirjastoja kuin Langchainin abstraktioita.
Kirjoittaja kertoo, miksi hän lopetti uusien kannettavien tietokoneiden ostamisen ja siirtyi sen sijaan käyttämään käytettyä vuoden 2006 konetta, joka maksoi huomattavasti vähemmän rahaa.
Uusien kannettavien tietokoneiden ostamatta jättäminen ei ainoastaan säästä rahaa, vaan vähentää myös kannettavien tietokoneiden tuotantoon liittyvää resurssien kulutusta ja ympäristötuhoa.
Kirjoittaja antaa vinkkejä siitä, miten vanha kannettava tietokone saadaan toimimaan kuin uusi käyttämällä vähän energiaa kuluttavia ohjelmistoja ja korvaamalla kiintolevyasema kiinteän aseman asemalla.
Tämä viesti otsikolla 'Opi elektroniikkaa käytännössä' on tarkoitettu ihmisille, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan elektroniikkaa käytännön harjoittelun kautta.
Postaus tarjoaa käytännönläheisen lähestymistavan elektroniikan oppimiseen, mikä on erityisen hyödyllistä aloittelijoille, jotka ovat vasta-alkajia.
Lukijat voivat odottaa saavansa arvokkaita tietoja ja taitoja elektroniikasta tässä postauksessa annettujen vaiheittaisten ohjeiden ja käytännön esimerkkien avulla.
PdfGptIndexer on työkalu, joka auttaa sinua löytämään ja etsimään nopeasti tietoa PDF-dokumenteista käyttäen kehittyneitä tekoälymalleja.
Se käyttää kirjastoja, kuten Textract, Transformers, Langchain ja FAISS, tekstidatan käsittelyyn ja tallentamiseen kompaktilla ja tehokkaalla tavalla.
Tekstin upotusten tallentaminen paikallisesti nopeuttaa hakuprosessia, mahdollistaa offline-käytön, säästää laskentaresursseja ja mahdollistaa työskentelyn suurten tietokokonaisuuksien kanssa.
Käyttäjät ovat turhautuneita vaatimukseen käyttää OpenAI:ta tai pilvipalveluja vastaaviin sovelluksiin.
Näiden sovellusten oletuslähestymistavan pitäisi olla paikallinen ensin, ja haluttaessa olisi voitava käyttää pilvipalveluja.
Käytettävissä on vaihtoehtoisia vaihtoehtoja, kuten paikallisesti suoritettavat LLM:t, jotka voivat tarjota samanlaisia toimintoja ilman pilvipalveluita.
Jotkut käyttäjät ovat kiinnostuneita ajamaan LLM:iä paikallisesti omalla laitteistollaan, mutta kaipaavat ohjeita siitä, miten se tehdään tehokkaasti.
OpenAI:n hinnoittelu ja datankäyttöpolitiikka huolestuttavat joitakin käyttäjiä, jotka tutkivat vaihtoehtoisia vaihtoehtoja yksityisyyden suojaan liittyvistä syistä.
LLM:ien rakentamiseen ja mukauttamiseen on saatavilla useita avoimen lähdekoodin työkaluja ja kirjastoja, kuten txtai ja ChatGPT.
Käyttäjät etsivät ratkaisuja, joiden avulla he voivat hakea ja käyttää tietoja omista asiakirjoistaan ja tiedoistaan.
Keskustelua käydään tekoälymallien ja pilvipalveluiden käytön vaikutuksista yksityisyyteen, erityisesti henkilökohtaisten ja arkaluonteisten tietojen osalta.
Osa käyttäjistä on kiinnostunut tekoälymalleihin ja -teknologioihin liittyvistä sertifikaateista ja pätevyyksistä, kun taas toiset eivät näe niissä arvoa.
Hienosäätöön ja vektorihakuun liittyy kilpailevia vaihtoehtoja ja startup-yrityksiä, jotka tarjoavat vaihtoehtoja OpenAI:lle.
Käyttäjät keskustelevat eri upotusmallien, kuten GPT-2:n, GPT-4:n ja mukautettujen upotusten eduista ja rajoituksista.
Käyttäjät tutkivat myös muiden työkalujen ja kirjastojen, kuten Milvuksen, Quickwitin ja Pineconen, käyttöä vektorin tallennukseen ja hakuun.
Tekoälymallien käyttö henkilökohtaisten tietojen, kuten sähköpostien ja chat-lokien, etsimiseen ja analysointiin on kiinnostavaa.
Yksityisyyden ja tietoturvan merkitys korostuu, ja kolmansien osapuolten pääsy henkilökohtaisiin ja arkaluonteisiin tietoihin herättää huolta.
Käyttäjät ovat kiinnostuneita löytämään isännöityjä versioita ja palveluja, jotka tarjoavat tekoälyominaisuuksia tietojen analysointiin ja hakemiseen.
Keskustellaan mahdollisista käyttötapauksista, joissa tietoja voidaan indeksoida ja hakea tekoälymallien avulla, kuten muistiinpanojen järjestämisestä, tietojen hakemisesta ja yhteenvetojen tuottamisesta.
Keskustelua käydään erilaisten tekoälymallien ja sulautusten, kuten GPT-2:n ja GPT-4:n, tehokkuudesta ja luotettavuudesta.
Käyttäjät jakavat kokemuksiaan ja suosituksiaan tekoälymallien ajamisesta paikallisesti eri laitteistokokoonpanoissa, kuten Intel-Macsissa.
Avoimen lähdekoodin vaihtoehtojen ja kirjastojen, kuten privateGPT:n ja vliten, saatavuutta korostetaan.
Keskustellaan tekoälymallien käytön hyödyistä asiakirjahaussa ja henkilökohtaisessa tiedonhallinnassa, mukaan lukien parannetut haku- ja tiivistämisominaisuudet.
Esitetään huolenaiheita tekoälymallien väärinkäytöstä ja mahdollisesta väärinkäytöstä, mukaan lukien lääketieteelliset tiedot ja yksityisyyden suojan loukkaaminen.
Jotkut käyttäjät ovat turhautuneita siihen, että tekoälymallien laitteistovaatimuksia ja suorituskyvyn vertailuarvoja koskeva dokumentaatio ja tiedot puuttuvat.
Käyttäjät jakavat kokemuksiaan erilaisista työkaluista ja lähestymistavoista tekoälymallien käyttöön, kuten palveluista, jotka mahdollistavat yksityisen vuorovaikutuksen asiakirjojen ja upotusten kanssa.
Doom II -modi MyHouse.wad on kulttiyleisönsä mukaan vuoden paras kauhupeli. Modi esittelee uutta teknologiaa ja ominaisuuksia, joita aiemmin pidettiin mahdottomina Doom II:ssa.
Modin loi salaperäinen käyttäjä nimeltä Veddge, joka jätti salaperäisiä viestejä ja katosi pian sen julkaisun jälkeen. Tämä herätti vimmaa pelaajien keskuudessa, jotka halusivat selvittää modin salaisuudet ja sen yhteyden Veddgen henkilökohtaisiin kokemuksiin.
Pelin hämmentävä tunnelma ja mielen vääntävä pelattavuus tekevät siitä ainutlaatuisen ja unohtumattoman kauhukokemuksen, joka on kerännyt kiitosta sekä pelaajilta että alan ammattilaisilta, kuten Doomin suunnittelijalta John Romerolta ja kirjailija Mark Danielewskiltä.
Digitaalinen mainonta on täynnä huijauksia ja harhaanjohtavia käytäntöjä, joissa petokset ovat monikerroksisia ja päällekkäisiä.
Tietoon perustuva mainonta, joka väittää käyttävänsä henkilökohtaisia tietoja mainosten tarkkaan kohdentamiseen, epäonnistuu usein kohdentamisessa ja pommittaa henkilöitä epäolennaisilla mainoksilla.
Teknologiayrityksillä on valtavat määrät tietoa käyttäjistä, mutta niiden algoritmit eivät ole tarpeeksi kehittyneitä tarkkojen ennusteiden tekemiseen tai merkityksellisten tietojen toimittamiseen mainostajille. Tämän seurauksena mainostajille myydään vääriä lupauksia ja he päätyvät tehottomiin mainoskampanjoihin.
Kirjoittaja väittää, että dataan perustuva mainonta on huijausta, ja kyseenalaistaa kohdennettujen mainosten ja algoritmien tehokkuuden.
Hän korostaa mainostajien ja niiden kohdeyleisön välistä epäsuhtaa ja esittää, että mainosalalla keskitytään myymään palveluita eikä edistämään myyntiä.
Kirjoittaja korostaa, että on tärkeää kyseenalaistaa datapohjaisen mainonnan tehokkuus ja että tarvitaan tiukempaa testausta ja analyysiä.