Les escrocs exploitent la réputation de FedEx pour tromper les gens et les inciter à participer à des escroqueries par hameçonnage, ce qui entraîne une augmentation des activités frauduleuses.
L'article met en évidence la tendance croissante à utiliser des noms d'entreprises connues pour orchestrer des opérations de phishing.
Il est essentiel de faire preuve d'une vigilance et d'une sensibilisation accrues pour éviter d'être victime de ces tactiques frauduleuses.
La discussion porte sur les vulnérabilités en matière de sécurité dans les services de livraison tels que FedEx et sur les défis posés par les politiques de mots de passe conformément aux lignes directrices du NIST.
Les participants racontent leurs expériences personnelles avec les entreprises, révélant les inefficacités, les risques de sécurité et les frustrations liées aux problèmes techniques de l'ère numérique.
L'accent est mis sur l'amélioration des pratiques de sécurité, des méthodes de communication et de la gestion des mots de passe dans diverses industries.
L'article explore la construction d'un modèle de langage significatif en SQL, en s'adressant aux sceptiques comme ChatGPT et en se penchant sur la tokenisation, les vector embeddings, les mécanismes d'attention et la rétropropagation pour un modèle Generative Pre-trained Transformer (GPT).
L'utilisation de PostgreSQL pour la tokenisation est mise en avant pour un encodage efficace du texte afin d'améliorer les performances des réseaux neuronaux, avec des extraits de code et des exemples.
Les réactions positives des lecteurs sont notées, avec une invitation à découvrir d'autres projets SQL sur GitHub pour une exploration plus approfondie.
Le post explore la mise en œuvre de GPT en utilisant 500 lignes de code SQL. Les utilisateurs applaudissent la démonstration et engagent des discussions sur la formation, l'inférence et l'intégration des réseaux neuronaux dans les feuilles de calcul.
Les utilisateurs admirent le contenu et la présentation de l'article, avec des liens vers des ressources supplémentaires pour en savoir plus sur les TPG et les LLM, ce qui favorise une meilleure compréhension des sujets abordés.
OK-Robot est un cadre ouvert et modulaire conçu pour la navigation et la manipulation des robots dans les environnements domestiques, permettant aux utilisateurs de le déployer sur un robot, de scanner la zone et de contrôler le mouvement des objets sans effort.
Bien qu'il ne soit pas parfait, il exploite des modèles d'apprentissage automatique contemporains et encourage l'engagement de la communauté en faveur des améliorations, ce qui témoigne de son engagement en faveur de l'amélioration continue.
Le code du cadre est libre, soutenu par un serveur Discord pour l'assistance et le dialogue au sein de la communauté, et a été testé dans divers environnements domestiques, ce qui permet d'accueillir les commentaires et les contributions.
OK-Robot est un cadre ouvert et modulaire de robot domestique qui s'appuie sur des modèles d'apprentissage automatique pour la navigation et la manipulation dans les maisons, en vue d'aider les personnes handicapées, les personnes âgées et d'autres personnes dans le besoin.
Les discussions portent sur les défis posés par la conception de robots pour les environnements encombrés et l'accessibilité pour les personnes handicapées, ainsi que sur le potentiel de la robotique dans les tâches ménagères et l'impact de l'automatisation sur l'économie et la main-d'œuvre.
Les participants étudient les aspects financiers de la construction de robots, mettent l'accent sur la précision des mouvements en robotique et débattent du rôle des robots dans différentes industries et de la nécessité d'un revenu de base universel en raison de l'automatisation.
Les échanges de courriels entre Martti Malmi (Sirius) et Satoshi Nakamoto entre 2009 et 2011 mettent en évidence le développement de Bitcoin, en abordant des sujets tels que le développement de sites web, les scripts côté serveur et le fonctionnement des nœuds.
Martti propose de créer un site web et une FAQ avec des clés privées sécurisées, tandis que Satoshi demande de l'aide pour le contenu du site web et les scripts du serveur.
La correspondance aborde des questions telles que les blocs, les transactions, l'évolutivité, la preuve de travail, le spam, l'amélioration des fonctionnalités, l'amélioration du site web, la mise en place d'un service d'échange de bitcoins et les mises à jour logicielles.
La discussion porte sur l'identité mystérieuse de Satoshi Nakamoto, le cerveau du Bitcoin, et aborde les spéculations sur les motivations, les liens avec le gouvernement et les conséquences de la révélation de l'identité de Satoshi.
Parmi les sujets abordés, citons l'anonymat, les caractéristiques de confidentialité des crypto-monnaies telles que Monero, les monnaies numériques des banques centrales, le minage de crypto-monnaies, l'opsec dans les situations critiques et l'analyse linguistique pour la vérification de la paternité d'une œuvre.
Il met l'accent sur l'importance de l'honnêteté, de la sécurité opérationnelle (opsec) et des risques associés à la création et à la gestion d'un projet révolutionnaire tel que Bitcoin.
Gemma.cpp est un moteur d'inférence léger pour les modèles de fondation Gemma de Google, accessible sur Kaggle, idéal pour la recherche et l'expérimentation.
Les utilisateurs peuvent accéder aux poids des modèles et au tokenizer pour différents modèles Gemma sur Kaggle.
Il est recommandé d'utiliser des frameworks Python tels que JAX, Keras, PyTorch, et Transformers pour déployer des modèles sur des appareils périphériques, et les contributions de la communauté sont encouragées avec un développement continu sur la branche dev.
Gemma.cpp est un moteur d'inférence C++ développé par Google pour les modèles Gemma, mettant l'accent sur la portabilité et la facilité de modification, avec un accent sur les performances SIMD du CPU et le support futur du GPU.
Les critiques portent sur la pénalité de répétition, la partialité et la taille du modèle, ce qui suscite des inquiétudes quant à la transparence, la confiance et la concurrence avec l'OpenAI, tout en mettant en évidence les défis organisationnels de Google et la rétention des talents.
Les débats au sein de la communauté de l'IA portent sur les performances, la compatibilité et les aspects liés au développement, tels que les formats d'emballage des modèles, les capacités et les limites de taille des modèles Gemma.
Searchformer est un modèle Transformer conçu pour s'attaquer à des tâches de planification complexes avec moins d'étapes de recherche que les méthodes conventionnelles.
Il surpasse les performances de base dans la navigation en labyrinthe et les puzzles Sokoban, ce qui indique qu'il est possible de traiter des tâches de prise de décision plus étendues.
L'entraînement des transformateurs à anticiper les dynamiques de recherche s'avère bénéfique, améliorant les performances avec des tailles de modèles et des données d'entraînement réduites.
Les transformateurs sont étudiés pour la planification des mouvements des robots, car ils permettent de générer des trajectoires optimales plus rapidement que les techniques antérieures en s'attaquant à des problèmes continus et de haute dimension.
Les débats portent sur les algorithmes alternatifs, les technologies et les inconvénients des transformateurs, en soulignant le rôle de l'IA dans l'amélioration des algorithmes classiques et le contraste d'efficacité entre les transformateurs et les méthodes conventionnelles telles que l'A*.
Les discussions portent sur la nomenclature des modèles dans l'IA, les comparaisons d'efficacité entre les modèles de transformateurs et les stratégies traditionnelles telles que A*, et l'examen des algorithmes de prise de décision exploratoire tels que Bellman-Ford et MCTS dans les défis de planification de trajectoire.
Meta a lancé TestGen-LLM, un nouveau générateur de tests s'appuyant sur la technologie LLM pour améliorer la productivité des développeurs en générant des améliorations de code avec des garanties vérifiées, en mettant l'accent sur l'amélioration des tests existants.
TestGen-LLM garantit que les tests générés sont viables, exécutables, stables et qu'ils augmentent la couverture des tests, ce qui se traduit par des taux d'acceptation élevés parmi les développeurs et une intégration transparente dans les flux de travail de Meta.
L'outil souligne l'importance des applications LLM de niche dans le développement de logiciels, l'importance de traiter les scénarios imprévus, le rôle central de l'intégration et du traitement LLM dans l'optimisation de l'efficacité des tests et du développement de logiciels.
Les ingénieurs débattent de l'utilisation de grands modèles de langage (LLM) pour créer des codes de test ou des implémentations, avec des avis partagés sur leurs avantages et leurs inconvénients.
Certains considèrent les tests générés par l'IA comme bénéfiques et efficaces, tandis que d'autres soulignent l'importance de l'implication humaine dans les processus de test.
Les préoccupations portent notamment sur la qualité et la quantité des tests produits par les LLM et sur l'impact potentiel de l'IA sur les futures pratiques de développement de logiciels.
Tom McKay, ancien rédacteur de Gizmodo, s'est rebaptisé "Slackbot" sur Slack après son départ, se fondant dans la masse pendant des mois sans se faire remarquer.
En modifiant sa photo de profil et son nom pour qu'ils ressemblent à l'icône de Slackbot, il a trompé ses collègues en leur envoyant des messages semblables à ceux d'un bot.
Certaines entreprises ont mis en place des mesures de protection contre de telles actions, mais la direction de Gizmodo n'a pas réussi à identifier le compte dupliqué.
La discussion porte sur les problèmes liés à l'intégration de la gestion des comptes entre Slack et Google Office, en mettant l'accent sur les défis liés à la gestion des noms d'utilisateur et des profils sur les différentes plateformes.
Les conseils donnés comprennent l'utilisation de caractères Unicode et de comptes de service pour renforcer la sécurité et lutter contre l'usurpation d'identité sur ces plateformes.
Des recommandations sont formulées pour la mise en œuvre de l'authentification unique (SSO) et du système de gestion des identités interdomaines (SCIM) afin de renforcer la sécurité et d'empêcher les accès non autorisés, en tenant compte des limites des outils de dialogue en ligne des entreprises.
Cet article présente INTRINSIC LoRA (I-LoRA), une technique révélant les potentiels cachés des modèles génératifs tels que VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2, et Stable Diffusion en extrayant les caractéristiques intrinsèques de la scène comme les normales, la profondeur, l'albédo, et l'ombrage sans couches supplémentaires.
Cette méthode agnostique génère des cartes intrinsèques de la scène de première qualité, surpassant certaines méthodologies supervisées établies.
I-LoRA présente la capacité d'extraire les propriétés intrinsèques de la scène, ce qui améliore la qualité du contenu généré à partir de divers modèles génératifs.
La discussion porte sur les modèles génératifs tels que Sora, la transformation de "Bojack Horseman" de thèmes légers en thèmes sombres, et la complexité des modèles d'IA, y compris le rendu de scènes 3D et les capacités de compréhension et de généralisation de l'IA.
Les références à l'I-LoRA, à l'extraction des propriétés de la scène, à l'importance des caractéristiques du modèle et aux réseaux neuronaux produisant des images directement sans couches de décodage sont incluses.
Mention d'un projet de recherche sur la vision par ordinateur financé par Toyota et Adobe, ainsi que de spéculations sur l'IA qui pourrait dépasser l'intelligence humaine.
Le gouvernement allemand a proposé une loi visant à légaliser le cannabis pour la consommation privée des adultes, autorisant la possession de 25 grammes au maximum et la culture de trois plants au maximum pour un usage personnel.
La législation vise à encourager une consommation responsable, à améliorer la protection de la santé, à réduire les marchés illégaux du cannabis et à renforcer la protection de la jeunesse grâce à une réglementation stricte de la culture et de la distribution privées.
La consommation de cannabis à proximité des écoles et des établissements pour jeunes sera interdite dans un rayon de 200 mètres, sans publicité ni parrainage, tandis que le cannabis médical ne sera disponible que sur ordonnance.
La discussion porte sur la légalisation des drogues, la consommation et les activités criminelles dans les pays européens, en se concentrant sur la légalisation du cannabis en Allemagne et en la comparant aux lois strictes de la Belgique.
Il aborde des questions telles que la toxicomanie, l'impact des réglementations du marché, la disponibilité des drogues par le biais de canaux illégaux et les expériences personnelles en matière de dépendance au cannabis.
Le débat met également en lumière la manière dont la légalisation du cannabis pourrait affecter l'activité criminelle, l'esprit d'entreprise, l'impact sociétal, l'inégalité des richesses et les variations des lois sur les stupéfiants entre les pays.
Gemini Pro 1.5, un modèle d'IA de Google, se distingue des autres modèles tels que GPT-4 par une fenêtre contextuelle plus grande capable de gérer des romans et des bases de code entiers, ce qui se traduit par une amélioration des performances et de la facilité d'utilisation.
Ce modèle d'IA est considéré comme changeant la donne en raison de ses capacités d'intégration du code, de l'augmentation de la productivité des développeurs et de l'évolution vers des modèles de transformation en tant que copilotes mentaux.
L'article souligne l'importance de la vérification des résultats du modèle, de l'exploitation des données personnelles pour l'amélioration des performances, ainsi que des défis et des avantages liés à l'utilisation efficace de modèles linguistiques de grande taille en posant de bonnes questions et en faisant preuve d'esprit critique.
La discussion porte sur l'utilisation de modèles d'IA avancés tels que Gemini Pro 1.5, et aborde les questions de la protection de la vie privée, des implications sociétales et des utilisations abusives potentielles.
Les débats portent notamment sur l'impact sur les interactions sociales, les applications de l'IA dans les différents secteurs, la fiabilité et les limites des chatbots d'IA, et les conséquences de la dépendance à l'égard des algorithmes de modélisation du langage.
Les préoccupations relatives aux systèmes d'IA de Google, telles que la partialité et les contraintes de performance, soulèvent des questions concernant l'intégrité, l'efficacité et les effets sociétaux des technologies d'IA sur les processus de prise de décision.
Mamba, un nouveau modèle linguistique créé par Albert Gu et Tri Dao, surpasse Transformers en termes d'évolutivité et d'efficacité en s'attaquant au problème de l'attention quadratique à l'aide d'un modèle d'état séquentiel.
En discrétisant les paramètres continus, Mamba permet un traitement plus rapide des requêtes longues, en fusionnant les caractéristiques des réseaux neuronaux récurrents et convolutifs pour augmenter la vitesse de formation et d'inférence.
Bien qu'ils n'aient pas été retenus pour une présentation à l'ICLR, les auteurs ont introduit des algorithmes parallèles tels que FlashAttention pour améliorer l'efficacité du traitement par le GPU, démontrant ainsi le potentiel de Mamba pour améliorer les performances de la modélisation linguistique.
L'accent est mis sur les modèles de mise à l'échelle de l'IA, en particulier sur le modèle Mamba en tant qu'amélioration possible des Transformers, dont les avantages potentiels et l'efficacité sont examinés de près.
Parmi les défis à relever, citons la formation de modèles de grande taille, la garantie de la qualité des données et la prise en compte de la nature complexe des différentes architectures de modèles dans le domaine de l'apprentissage profond.
Des discussions sont en cours sur la combinaison de Mamba avec d'autres modèles tels que MoE, ainsi que sur la nécessité de noyaux fusionnés personnalisés pour des sessions de formation plus approfondies.
Certains chiens très intelligents, notamment les border collies, peuvent mémoriser le nom de plus de 100 jouets sans entraînement ciblé, comme le révèle une étude de l'université Eötvös Loránd en Hongrie.
L'étude "Genius Dog Challenge" met en évidence des chiens de races et de pays différents ayant des capacités exceptionnelles d'apprentissage des mots, ce qui a incité les chercheurs à étudier les facteurs à l'origine de cette capacité et à la comparer aux processus d'apprentissage des enfants.
Les chercheurs cherchent à mieux comprendre les capacités linguistiques de ces chiens et en quoi elles diffèrent de celles des enfants humains.
Les chiens, en particulier les races telles que les bergers australiens et les border collies, font preuve d'une intelligence et d'une capacité de communication remarquables, notamment en apprenant le nom des jouets et en comprenant le langage humain.
La possibilité pour les chiens de communiquer à l'aide de boutons est étudiée, ce qui soulève des questions sur l'intelligence et les capacités de communication des animaux.
L'accent est mis sur l'importance du dressage, des soins et des pratiques d'élevage dans l'entretien et l'amélioration des capacités cognitives des chiens.
Le résumé présente les meilleurs comptes d'épargne à intérêt élevé avec un taux d'intérêt annuel allant de 5,32 % à 5,15 %, y compris des banques telles que Customers Bank, Western Alliance Bank et TAB Bank.
Le débat sur highinterest.io compare la sécurité des comptes d'épargne à haut rendement assurés par la FDIC (HYSA) avec les risques associés aux fonds du marché monétaire, aux bons du Trésor et à des investissements spécifiques tels que le fonds VUSXX ou SPAXX chez Fidelity.
Diverses options d'investissement telles que les bons du Trésor, les obligations d'épargne et les ETF sont étudiées pour optimiser les finances, constituer des fonds d'urgence et maximiser les rendements tout en minimisant les risques, en mettant l'accent sur les avantages fiscaux et les considérations relatives à la solvabilité.
Les recommandations comprennent le maintien d'un portefeuille d'investissement diversifié, l'évaluation de facteurs tels que l'assurance FDIC et la liquidité, afin de prendre des décisions éclairées pour la croissance et la stabilité financières.
La personne est confrontée à de nouvelles exigences de la part d'Equifax pour obtenir son rapport de crédit annuel gratuit, telles que la fourniture d'une adresse électronique et d'un numéro de téléphone portable.
Des difficultés sont apparues lors des tentatives d'obtention du rapport par téléphone, le système ne reconnaissant pas leur saisie.
Une plainte a été déposée auprès de annualcreditreport.com, mais une réponse est toujours attendue.
La discussion porte sur les pratiques contraires à l'éthique d'Equifax et des agences d'évaluation du crédit, telles que la collecte d'un nombre excessif de données personnelles, les failles de sécurité et le manque de responsabilité.
Les recommandations portent notamment sur l'étude de nouveaux systèmes d'évaluation du crédit, le renforcement de la surveillance gouvernementale et la consolidation des garanties en matière de protection de la vie privée, dans un contexte d'inquiétude croissante concernant les violations de données et le vol d'identité.
Pour limiter les risques, les utilisateurs sont invités à geler leur crédit, à signaler les problèmes aux autorités de régulation et à protéger leurs données personnelles afin d'éviter les fraudes et les atteintes à la vie privée.