ऑडियोक्राफ्ट टेक्स्ट-आधारित उपयोगकर्ता इनपुट से उच्च गुणवत्ता वाले ऑडियो और संगीत उत्पन्न करने के लिए मेटा द्वारा विकसित एक ढांचा है।
इसमें तीन मॉडल शामिल हैं: MusicGen, AudioGen और EnCodec।
MusicGen संगीत उत्पन्न करता है, जबकि AudioGen पाठ इनपुट से ऑडियो उत्पन्न करता है।
उच्च गुणवत्ता वाले संगीत उत्पादन प्रदान करने के लिए एनकोडेक डिकोडर में सुधार किया गया है।
मॉडल अनुसंधान उद्देश्यों के लिए उपलब्ध हैं और कस्टम डेटासेट के साथ प्रशिक्षित किया जा सकता है।
ऑडियोक्राफ्ट ऑडियो के लिए जनरेटिव मॉडल के डिजाइन को सरल बनाता है और नए मॉडल के विकास की अनुमति देता है।
यह कच्चे ऑडियो सिग्नल से सीखकर उच्च-निष्ठा ऑडियो उत्पन्न करने की चुनौती को संबोधित करता है।
मॉडल में संगीत उत्पादन, ध्वनि प्रभाव और संपीड़न में अनुप्रयोग हैं।
ऑडियोक्राफ्ट के पीछे अनुसंधान का उद्देश्य जनन एआई ऑडियो मॉडल की गुणवत्ता और नियंत्रणीयता में सुधार करना है।
मॉडल अनुसंधान समुदाय में सहयोग और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए ओपन-सोर्स हैं।
ऑडियोक्राफ्ट को संगीतकारों और ध्वनि डिजाइनरों के लिए एक उपकरण के रूप में देखा जाता है, जो रचनात्मक उद्योगों में रचनात्मक पुनरावृत्ति प्रक्रिया में सुधार करता है।
फेसबुक की मूल कंपनी मेटा ने उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर संगीत और ऑडियो बनाने के लिए ऑडियोक्राफ्ट नामक एक ओपन-सोर्स जेनरेटिव एआई सिस्टम जारी किया है।
ऑडियोक्राफ्ट के वजन के लाइसेंस के बारे में बहस चल रही है और क्या इसका गैर-वाणिज्यिक लाइसेंस वाणिज्यिक उपयोग को प्रतिबंधित करता है।
चर्चा डेटा स्वामित्व, गोपनीयता और एआई-जनित सामग्री की प्रामाणिकता के मुद्दों के आसपास भी घूमती है।
कुछ उपयोगकर्ता जनरेटिव एआई तकनीक के संभावित दुरुपयोग और मीडिया हेरफेर, विश्वास और संगीत उद्योग पर इसके प्रभाव के बारे में संदेह और चिंता व्यक्त करते हैं।
उत्पन्न संगीत की गुणवत्ता के बारे में आलोचनाएं की जाती हैं, जबकि अन्य एआई-जनित संगीत की संभावनाओं और सीमाओं पर चर्चा करते हैं।
कुल मिलाकर, रचनात्मक उद्देश्यों के लिए एआई का उपयोग करने की क्षमता और चुनौतियों के बारे में राय मिश्रित हैं।
सारांश विभिन्न बिना सेंसर किए मशीन लर्निंग मॉडल की उपलब्धता और विशेषताओं पर चर्चा करता है: लामा 2 7 बी, नौस हर्मेस लामा 2 13 बी, और विज़ार्ड विकुना 13 बी।
यह फिल्मों, खाना पकाने, धार्मिक साहित्य, चिकित्सा जानकारी और सामान्य जानकारी से संबंधित विभिन्न संकेतों के जवाब में इन मॉडलों के सेंसर और बिना सेंसर किए गए संस्करणों के बीच अंतर को प्रदर्शित करने वाले उदाहरण आउटपुट प्रदान करता है।
सारांश में उल्लेख किया गया है कि एरिक हार्टफोर्ड बिना सेंसर किए गए मॉडल पर एक लोकप्रिय ब्लॉग पोस्ट के लेखक हैं।
बिना सेंसर किए गए मॉडल का उपयोग करने से जुड़े संभावित जोखिमों के बारे में एक अस्वीकरण है।
वैज्ञानिकों ने 110 K से नीचे शून्य प्रतिरोध देखा है, जो संभवतः उच्च तापमान सुपरकंडक्टिविटी का संकेत देता है।
परीक्षण तंत्र में सीमाओं और असंगत परिणामों के कारण संदेह बना हुआ है।
कमरे के तापमान सुपरकंडक्टर्स का निर्माण चुनौतीपूर्ण है, इसकी व्यवहार्यता पर मिश्रित राय के साथ।
उच्च तापमान वाले सुपरकंडक्टर्स का एक नया परिवार, एलके -99, खोजा गया है, लेकिन कमरे के तापमान सुपरकंडक्टिविटी को अभी तक हासिल नहीं किया गया है।
एलके 99 की विशेषताओं और सीमाओं पर एक बहस है, प्रतिकृति प्रयासों में परिवर्तनशीलता दिखाई देती है।
चल रहे शोध परिणामों को दोहराने और संभावित व्यावहारिक अनुप्रयोगों की खोज पर केंद्रित है।
15 डिग्री सेल्सियस पर सुपरकंडक्टिविटी प्रदर्शित करने वाली एक सामग्री की खोज की गई है, जिसमें विभिन्न क्षेत्रों में संभावित अनुप्रयोग हैं।
उच्च तापमान सुपरकंडक्टिविटी के दावों की जांच की जा रही है, संभावित अशुद्धियों या संश्लेषण के मुद्दों पर चर्चा के साथ।
यूरोपीय संघ की प्रयोगशालाओं के वैज्ञानिक एलके -99 सुपरकंडक्टर पर शोध कर रहे हैं, माप में शोर के स्तर के बारे में संदेह को संबोधित करते हुए परिणामों को पुन: पेश करने का प्रयास कर रहे हैं।
लेख कॉलेज में सिग्नल प्रोसेसिंग शिक्षकों के लिए शिक्षण दृष्टिकोण पर चर्चा करता है, विशेष रूप से कठोरता से पहले सादगी और अंतर्ज्ञान के साथ कलमैन फिल्टर सिखाने का सुझाव।
टिप्पणी अनुभाग इस दृष्टिकोण पर विभिन्न दृष्टिकोण प्रदान करता है, संदर्भ, प्रेरणा और मौलिक अवधारणाओं को समझने के महत्व पर जोर देता है।
चर्चा संख्यात्मक अस्थिरता, माप में अनिश्चितता और गैर-रैखिक समस्याओं के लिए विस्तारित कलमैन फिल्टर को लागू करने जैसे विषयों की भी पड़ताल करती है।
बातचीत संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाओं और एल्गोरिदम को छूती है, उनके लाभों और सीमाओं पर चर्चा करती है।
लेख बताता है कि एक कलमैन फ़िल्टर एक गणितीय मॉडल है जिसका उपयोग माप त्रुटियों और सीमित टिप्पणियों वाली स्थितियों में अनुमान के लिए किया जाता है, आमतौर पर जीपीएस ट्रैकिंग और रोबोटिक्स में उपयोग किया जाता है।
सारांश कालमैन फिल्टर की उपयोगिता और सीमाओं, विभिन्न क्षेत्रों में उनके आवेदन और विचरण के सटीक अनुमान के महत्व पर प्रकाश डालता है।
लेखक, ChargebackStop.com में एक संस्थापक इंजीनियर, ने अपनी कंपनी पर लक्षित कार्ड परीक्षण हमले का अनुभव किया।
हमलावरों ने संभवतः क्रेडिट कार्ड की जानकारी साझा करने वाले भूमिगत नेटवर्क से समान मापदंडों वाले कार्डों की एक सूची प्राप्त की।
लेखक ने भविष्य के हमलों को रोकने के लिए स्ट्राइप रडार का उपयोग करने और कस्टम नियम बनाने जैसे उपायों को लागू किया।
हमले के परिणामस्वरूप कंपनी को धोखाधड़ी के आरोपों और चार्जबैक से वित्तीय नुकसान का सामना करना पड़ा।
लेखक व्यवसायों पर अनुचित व्यवहार और लागत लगाने के लिए भुगतान नेटवर्क की आलोचना करता है और लेनदेन को अधिकृत करने में बैंकों को अधिक जिम्मेदारी लेने की आवश्यकता पर जोर देता है।
लेख क्रेडिट कार्ड नेटवर्क में भुगतान प्रसंस्करण और चार्जबैक के लिए कोडिंग वर्कफ़्लो में एआई भाषा मॉडल, विशेष रूप से चैटजीपीटी के उपयोग पर चर्चा करता है।
उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण वित्तीय प्रक्रियाओं के लिए पूरी तरह से एआई-जनित कोड पर भरोसा करने के बारे में चिंता व्यक्त करते हैं।
कुछ लोग तर्क देते हैं कि सावधानी और पूरी तरह से मानव समीक्षा के साथ उपयोग किए जाने पर एआई एक उत्पादक उपकरण हो सकता है।
बातचीत में क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी, सुरक्षा उपायों, विभिन्न भुगतान प्रणालियों और बैंकिंग प्रौद्योगिकी और नियमों में क्षेत्रीय अंतर जैसे विषयों को भी शामिल किया गया है।
Google ने "वेब पर्यावरण अखंडता" नामक एक प्रणाली का प्रस्ताव दिया है जिसे वेब के लिए DRM के रूप में संदर्भित किया जा रहा है।
आलोचकों ने उपयोगकर्ता स्वायत्तता के दुरुपयोग और सीमा की संभावना के बारे में चिंता व्यक्त की है जो इस प्रणाली को ला सकती है।
यह प्रस्ताव खुली और अभिनव प्रौद्योगिकियों को बढ़ावा देने के Google के पिछले रुख के विपरीत है।
यह प्रणाली वेबसाइटों को उपयोगकर्ताओं के कंप्यूटर पर नियंत्रण देगी, जिससे शक्ति के केंद्रीकरण और उपयोगकर्ता नियंत्रण के प्रतिबंध के बारे में चिंताएं बढ़ जाएंगी।
टिप्पणी थ्रेड Google के कार्यों, ब्राउज़र नियंत्रण के महत्व और असंबंधित विषयों के बारे में चिंताओं पर भी चर्चा करता है।
साइंटिफिक बीटा के शोध के अनुसार, उच्च ईएसजी स्कोर वाली कंपनियां कम रेटिंग वाली कंपनियों के समान ही प्रदूषण करती हैं।
ईएसजी स्कोर और कार्बन तीव्रता के बीच कोई संबंध नहीं है, तब भी जब केवल मीट्रिक के पर्यावरणीय घटक पर विचार किया जाता है।
यह इस विश्वास को चुनौती देता है कि ईएसजी निवेश कम कार्बन पोर्टफोलियो बनाते हैं।
कार्बन तीव्रता के साथ सामाजिक या शासन रेटिंग को शामिल करने से बाजार पूंजीकरण के आधार पर उन लोगों की तुलना में कम ग्रीन पोर्टफोलियो होते हैं।
बड़े पैमाने पर बाजार उत्पाद के रूप में ईएसजी की प्रभावशीलता पर सवाल उठाया जाता है, और निवेशकों को निवेश निर्णय लेते समय स्थिरता को सावधानीपूर्वक प्राथमिकता देनी चाहिए।