Ladybird הוא פרויקט דפדפן אינטרנט בקוד פתוח, שנוצר מתוך SerenityOS על ידי אנדראס קלינג, במטרה להיות עצמאי מכרום ונכתב ב-C++ תחת רישיון BSD.
על אף שהיא עדיין בשלבי פיתוח מוקדמים וחסרה תכונות רבות, Ladybird מראה הבטחה עם פונקציות בסיסיות ותרומות משמעותיות מהקהילה, ומיועדת למערכות Linux, macOS, ודומיהן, עם תמיכה ב-Windows דרך WSL.
תגובות הקהילה מעורבות, כאשר חלק רואים פוטנציאל ואחרים מציעים להתמקד בדפדפנים קיימים, אך התומכים טוענים כי פרויקטים חדשים כמו Ladybird חיוניים למערכת אקולוגית בריאה של דפדפנים.
״MeshAnything מציגה שיטה חדשנית ליצירת רשתות שנוצרו על ידי אמנים (AMs) מייצוגים תלת-ממדיים באמצעות טרנספורמרים אוטורגרסיביים, המשפרת את יעילות ודיוק ייצור הנכסים התלת-ממדיים.״
״הגישה מפחיתה באופן משמעותי את מספר הפאות ברשת, ומשפרת את היעילות באחסון, ברינדור ובסימולציה תוך שמירה על תכונות גיאומטריות באיכות גבוהה.״
״הארכיטקטורה משתמשת ב-VQ-VAE ובטרנספורמר מבוסס מפענח המותנה בצורה, ומציגה טופולוגיה מעולה ופחות פאות בהשוואה לשיטות מסורתיות, מה שהופך אותה להתקדמות משמעותית בתעשיית התלת-ממד.״
תינוקות וילדים צעירים לומדים שפה באמצעות שילוב של הנחיית הורים ולמידה סטטיסטית, שבה ההורים חוזרים על מילים פשוטות עם הפסקות כדי לעזור לזהות את גבולות המילים.
ילדים דו-לשוניים עשויים לערבב שפות, ליצור מילים חדשות שיש להן היגיון סטטיסטי, ולהראות את ההשפעה של סביבות רב-לשוניות על ההגייה והדקדוק.
״חשיפה עקבית לשפה היא קריטית, שכן ילדים מסתגלים על בסיס סביבתם ואינטראקציותיהם, ומשלבים טבילה טבעית עם למידה מובנית כדי להבין דפוסים וכללים.״
OpenAI רכשה את Rockset, מה שהוביל לספקולציות לגבי הסיבות האסטרטגיות מאחורי המהלך, כמו שיפור תשתיות הנתונים או רכישת כישרונות מהנהגת Rockset עם רקע ב-Meta.
עלו חששות בנוגע להתאמתה של רוקסט לצרכים של OpenAI ולהשפעה על לקוחות רוקסט הקיימים, שצריכים לעבור עד ספטמבר 2024.
הרכישה עוררה ויכוחים על אמינות הספק והשלכותיה הרחבות יותר על תעשיות הבינה המלאכותית ומסדי הנתונים.
״נידון עוזר קולי מקומי המשתמש ב-Ollama, טרנספורמרים, וערכת הכלים Coqui TTS, כאשר XTTSv2 של Coqui זוכה לשבחים על זמן תגובה של כ-500 מילישניות במצב סטרימינג.״
״מודלים של שמע לשמע כמו GPT-4o נחשבים לעתיד של בינה מלאכותית שיחתית, עם גישות מבטיחות מ-ultravox.ai ו-tincans.ai.״
״אורקסטרציה בקוד פתוח עבור TTS (המרת טקסט לדיבור), ASR (זיהוי דיבור אוטומטי), ו-LLM (מודלים גדולים של שפה) זמינה ב-bolna-ai/bolna, עם פרוטוקול ויומינג המוזכר לשילוב עוזר ביתי.״
מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית (GPT-4o, Claude 3 Opus, Gemini 1.5) נבדקו לשימושם בעיצוב לוחות מעגלים, והראו חוזקות במיצוי נתונים וכתיבת קוד אך חולשות במשימות עיצוב מורכבות.
קלוד 3 אופוס הצטיין בהסברת מושגים בסיסיים, בעוד ג'מיני 1.5 היה היעיל ביותר בניתוח גיליונות נתונים ויצירת טבלאות פינים ותרשימי רגליים מדויקים.
כל המודלים התקשו בהמלצות על חלקים ספציפיים ובמשימות עיצוב מעגלים מפורטות, מה שמעיד על כך ש-LLMs מתאימים יותר לסייע למומחים אנושיים מאשר לפעול כמעצבים עצמאיים.
AI גנרטיבי, במיוחד מודלים גדולים של שפה (LLMs) ללא דוגמאות קודמות, מתקשים במשימות מורכבות כמו תכנון לוחות מעגלים, מה שמדגיש את המגבלות שלהם בתחומים מתמחים.
כוונון עדין של מודלים לשוניים גדולים (LLMs) למשימות ספציפיות, כמו יצירת רשימות נטו, עשוי לשפר את ביצועיהם, אך ייתכן שיהיה צורך בשינוי יסודי במבנה הבינה המלאכותית עבור משימות מורכבות יותר.
״מבנים גנרטיביים מבוססי דיפוזיה ומודלים אחרים של בינה מלאכותית כמו למידה אבולוציונית או למידת חיזוק עשויים להיות מתאימים יותר למשימות מורכבות בהנדסת חשמל (EE).״
״טכנולוגיית וידאו לאודיו (V2A) מייצרת פסקולים מסונכרנים מפיקסלים של וידאו ומנחיות טקסט, ומאפשרת יצירת מוזיקה דרמטית, אפקטים קוליים מציאותיים או דיאלוגים לסוגי וידאו שונים.״
V2A משתמשת בגישה מבוססת דיפוזיה, מקודדת קלט וידאו ומשפרת אודיו מרעש אקראי כדי לייצר גלי קול מציאותיים, עם מחקר מתמשך המתמקד בשיפור פגמי איכות הווידאו וסנכרון השפתיים.
הצוות הפיתוח מדגיש פרקטיקות אחראיות של בינה מלאכותית, תוך שימוש בערכת הכלים SynthID לסימון תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית וביצוע הערכות בטיחות קפדניות לפני שחרור לציבור.
DeepMind הציגה כלי AI חדש ליצירת אודיו לסרטונים, מה שמוסיף לרשימת הכלים הגנרטיביים של AI ההולכת וגדלה.
הקהילה מביעה רגשות מעורבים, כאשר חלקם מתקשים לעמוד בקצב ההתקדמות המהירה ואחרים דנים בהשפעות הפוטנציאליות על יצירת תוכן ויכולות האחסון.
יש עניין ניכר כיצד תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית יכול להשפיע על פרסום, פוליטיקה ועתיד יצירת התוכן, עם הצעות לפלטפורמות וכלים ייעודיים לבינה מלאכותית.
פרויקט החומרה לתצוגת Bomb Jack, כעת בגרסה 2.0, התחיל כסכימה לחומרת הארקייד של Bomb Jack וכולל תכונות כמו זיכרון RAM ניתן לכתובת, ריקון תצוגה נוסף ודמויות בגובה מסך מלא.
הפרויקט משתמש ב-TTL (לוגיקת טרנזיסטור-טרנזיסטור) כדי לחקור שיפורים גרפיים למחשבים בני 8 ביט, תוך התמקדות בהוראת לוגיקה דיסקרטית ברמה נמוכה במקום להשתמש ב-CPLD (התקן לוגי ניתן לתכנות מורכב) או FPGA (מערך שערים ניתן לתכנות בשטח).
העיצוב החומרה כולל שישה פריסות PCB (לוח מעגלים מודפס) עבור פונקציות שונות ומשתמש ב-Proteus לסימולציה וב-PCBWay לייצור, במטרה ליעילות עלות והתאמה אישית.
מאינפוקום ל-80 ימים: היסטוריה שבעל פה של משחקי טקסט וסיפורת אינטראקטיבית" בוחנת את ההתפתחות של משחקים מבוססי טקסט, תוך הדגשת קלאסיקות וכותרים מודרניים כמו "80 ימים" בזכות הסיפוריות והיכולת לשחק בהם שוב ושוב.
דיון זה כולל משאבים כגון מאגר האינפורמציה של סיפורת אינטראקטיבית (IFDB) והספר "50 שנות משחקי טקסט", ומציין את שפת ה-Ink של Inkle Studios בשל הקלות שלה ביצירת נרטיבים מתפצלים.
אתגרים של מנתחי טקסט מוקדמים מוזכרים, יחד עם הפוטנציאל של התקדמויות מודרניות כמו מודלים גדולים של שפה (LLMs) לשפר את הספרות האינטראקטיבית.