מטא יצרה אוסף של מודלי מחקר בתחום הבינה המלאכותית בשם Seamless Communication לתרגום שפות.
המודלים כוללים את SeamlessExpressive, המתמקד בשמירה על הבעה וניואנסים של דיבור, SeamlessStreaming לתרגומים כמעט בזמן אמת עם השהיה נמוכה, ו- SeamlessM4T v2 כמודל בסיסי לתרגום אוניברסלי.
מטא שמה בראש סדר העדיפויות מחקר פתוח ושיתוף פעולה ונקטה צעדים להפחתת הרעילות בתרגומים. משתמשים יכולים לגשת למשאבים נוספים ולהוריד את הדגמים.
דיון זה מכסה נושאים מגוונים בתכנות מסדי נתונים, פית וח frontend, סנכרון וניהול נתונים ביישומי אינטרנט.
הוא בוחן את השימוש ב- WebAssembly וב- SQLite עבור שאילתת מסד נתונים חזיתית ואת האתגרים ביישום סנכרון ופתרון סכסוכים.
הדיון מדגיש גם את היתרונות והמגבלות של מסדי נתונים יחסיים, את התאמתן של גישות שונות לפיתוח אתרים, ואת הפוטנציאל של הדפדפן לפעול כמערכת הפעלה. נושאים אחרים שנדונו כוללים אחסון במטמון, נתונים שיתופיים, טריגרים, מפחיתים והיתרונות והחסרונות של כלים ומסגרות שונות.
המאמר בוחן את השימוש בפריצות HTML, במיוחד טבלאות וצפות, בפיתוח אתרים ודן ביתרונות ובאתגרים של כל גישה.
הוא מציג כלים חדשים יותר כמו flexbox ו- grid שפותחו כדי להתמודד עם המגבלות של טבלאות וצפים ביצירת פריסות מגיבות.
המאמר נוגע גם בשימוש ב- floats בתבניות דוא"ל, ההבדל בין W3C ו- W3Schools, סיכוני אבטחה הקשורים ל- HTML, ותפקידם של תקני אינטרנט בהקלת חדשנות בפיתוח אתרים.
משתמשים עוסקים בשיחה על יישומי תוכנה שונים ליצירת תמונות גנרטיביות, כגון Easy Stable Diffusion XL, Draw Things, InvokeAI, Auto1111, ComfyUI, Fooocus, Noiselith ו- Guernika.
הם דנים ביתרונות ובחסרונות של יישומים אלה, כולל תכונות, ביצועים, חוויית משתמש, רישיונות וחששות פרטיות.
השיחה נוגעת גם בהיבטים טכניים כגון תהליכי התקנה, תאימות חומרה (מעבדים וכרטיסים גרפיים), כמו גם האיזון בין פונקציונליות וידידותיות למשתמש. מודלים של שפה מוזכרים גם כן.
עבודה מרחוק הופכת לקבועה בשוק העבודה האמריקאי, כאשר שיעור העובדים הנקראים לחזור למשרד נמצא במגמת עלייה.
שיעור ימי העבודה מהבית בתשלום נותר גבוה באופן עקבי ועומד על כ-28%, בהשוואה לרמה שלפני המגפה של 7%.
המעבר לעבודה מרחוק מונע על ידי העדפות עובדים ללא נסיעות, לוחות זמנים גמישים ואיזון טוב יותר בין העבודה לחיים האישיים, בעוד שחברות נהנות מעלויות מופחתות ושימור עובדים משופר. שכיחות העבודה מרחוק צפויה לגדול עוד יותר בשל ההתקדמות הטכנולוגית והעדפותיהם של מנכ"לים צעירים.
חוקרים ב-Massachusetts Eye and Ear מצאו קשר בין טינטון לבין נזק עצבי שמיעתי שלא זוהה, מה שמאתגר הבנות קודמות של המצב.
המחקר מראה כי אנשים עם בדיקות שמיעה תקינות עדיין יכולים לחוות אובדן עצב שמיעתי, מה שמרמז על הפוטנציאל לטיפולים חדשים המתמקדים בהתחדשות עצבית.
טינטון, שמשפיע על יותר מ-10% מהמבוגרים ברחבי העולם, יכול להשפיע באופן משמעותי על איכות החיים, מה שמוביל להפרעות שינה, נסיגה חברתית, חרדה ודיכאון. החוקרים שואפים לפתח טיפולים המכוונים לגורמי השורש של הטינטון כדי להקל על תסמיניו.
הכרזה מתחילה שרשור מוקדם כדי להציע סיוע לקהילת Hacker News (HN).
בשנה שעברה הם סיפקו תמיכה בשווי 20 אלף דולר ומתכננים לממן את המבצע בעצמם השנה.
הם מבקשים את הצרכים הכספיים של אנשים ואת המטרה הכללית לעזור לאנשים רבים ככל האפשר, כולל דיור לחג, מתנות, מזון, סיוע בנסיעות, הוצאות רפואיות או בידור. הם מבטיחים פרטיות ומעודדים את הנזקקים לבקש עזרה.
השותפות של מיקרוסופט עם OpenAI הייתה בסכנה כאשר מנכ"ל OpenAI, איליה סוטסקבר, פוטר במפתיע על ידי מועצת המנהלים של החברה ללא ידיעתה או ידיעתה של מיקרוסופט.
פיטורי המנכ"ל יצרו מתחים בין OpenAI למיקרוסופט והעלו חששות לגבי הסיכונים והיתרונות של בינה מלאכותית והמהירות והבטיחות של פיתוח טכנולוגיית AI.
מיקרוסופט בחנה אפשרויות שונות לייצב את המצב, כולל תמיכה במנכ"ל הזמני או החזרת המנכ"ל המפוטר, אך בסופו של דבר המנכ"ל הוחזר עקב תסיסה של העובדים ואיומי מרד.
קבוצת החדשנות של מוזילה וג'סטין טאני יצרו את llamafile, שיטה חדשה להפעלת מודלי שפה גדולים (LLM) במחשב שלך.
llamafile הוא קובץ מרובה GB המכיל הן את משקלי המודל עבור LLM והן את הקוד הנדרש להפעלת המודל.
משתמשים יכולים להפעיל את llamafile באמצעות Cosmopolitan Libc, אשר אוסף בינארי יחיד שעובד על מערכות הפעלה מרובות וארכיטקטורות חומרה.
על ידי הפעלת קובץ ההפעלה llamafile, משתמשים יכולים להפעיל שרת אינטרנט ולקיים אינטראקציה עם המודל בדפדפן שלהם, מה שמאפשר שימוש מקומי ב- LLM ללא חיבור לאינטרנט.
Llamafile הוא כלי חדש המאפשר למשתמשים להפעיל מודל שפה (LM) במחשב שלהם, ומספק מערכת הפצה וביצוע קבצים אחת עבור LLMs.
בעוד Llamafile נוח עבור משתמשים מסוימים, זה לא יכול להיות השיטה הטובה ביות ר, במיוחד עבור דגמים הדורשים האצת GPU.
חלופות כמו קוונטיזציה של ExLLAmA v2 + elx2 ו- tensorrt-llm מוצעות לביצועים טובים יותר.
משתמשים דנים בדרישות חומרה ואפשרויות להפעלת LLMs, כולל השימוש ב- Macbook M2 Air וב- LM Studio.
הדעות על הדרך הטובה ביותר להפעיל LLMs משתנות, כאשר חלקם מציעים כי הטמעת המודל עם ההפעלה מתאימה רק הדגמות, בעוד שאחרים מעדיפים כלים כמו LM Studio בגלל קלות השימוש שלהם.