SaveFlipper.ca फ्लिपर ज़ीरो जैसे सुरक्षा अनुसंधान उपकरणों पर प्रतिबंध लगाने की संघीय सरकार की योजना का विरोध करता है, इसे राष्ट्रीय सुरक्षा और नवाचार के लिए अनावश्यक और हानिकारक मानता है।
प्रतिबंध के बजाय सहयोग के लिए अधिवक्ता, उस नीति के खिलाफ बहस करते हैं जो कनाडा की अर्थव्यवस्था को दबा सकती है और इसके परिणामस्वरूप कानूनी विवाद हो सकते हैं, जैसा कि विभिन्न संगठनों के साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों और पेशेवरों की एक श्रृंखला द्वारा आलोचना की गई है।
पेशेवर तकनीकी क्षेत्र में विभिन्न भूमिकाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, प्रस्तावित प्रतिबंध के संभावित प्रभावों पर विभिन्न दृष्टिकोणों को उजागर करते हैं।
बहस फ्लिपर ज़ीरो, एक सुरक्षा उपकरण, कार चोरी जैसी अवैध गतिविधियों की इसकी क्षमता और असुरक्षित वाहनों बनाम सुरक्षा उपकरणों पर प्रतिबंध लगाने पर चर्चा के इर्द-गिर्द घूमती है।
कार सुरक्षा बढ़ाने, चोरी की रोकथाम के लिए उन्नत तकनीक को नियोजित करने और चोरी को रोकने के लिए भौतिक सुरक्षा उपायों पर जोर देने के लिए सुझाव प्रस्तावित हैं।
सार्वजनिक सुरक्षा की सुरक्षा के लिए नियामक उपायों के महत्व, सुरक्षित उत्पादों को वितरित करने में कार निर्माताओं की जवाबदेही और कार चोरी के नतीजों पर भी विचार-विमर्श किया जाता है।
Google ने जिम्मेदार AI विकास को ब ढ़ावा देने के उद्देश्य से अत्याधुनिक ओपन मॉडल की एक नई श्रृंखला Gemma लॉन्च की है।
जेम्मा में 2B और 7B जैसे मॉडल शामिल हैं, जो पूर्व-प्रशिक्षित संस्करण, निर्देश-ट्यून किए गए वेरिएंट और डेवलपर सहायता टूल पेश करते हैं।
ये मॉडल सुरक्षित आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए सख्त मानकों का पालन करते हुए प्रदर्शन में बड़े लोगों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और एआई उन्नति को बढ़ावा देने के लिए डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए मुफ्त में सुलभ हैं।
चर्चा जेम्मा, मिस्ट्रल और लामा 2 जैसे एआई मॉडल के बारे में चिंताओं के इर्द-गिर्द घूमती है, जिसमें लाइसेंसिंग मुद्दों, प्रतिक्रियाओं में पूर्वाग्रह और प्रदर्शन पर अपडेट के प्रभाव को शामिल किया गया है।
उपयोगकर्ता विभिन्न मॉडलों की विश्वसनीयता, सटीकता और सीमाओं का मूल्यांकन करते हैं, साथ ही Google जैसे तकनीकी दिग्गजों से लाइसेंसिंग शर्तें उन्हें कैसे प्रभावित करती हैं।
बातचीत एआई आउटपुट में विविधता, पूर्वाग्रह और हेरफेर में तल्लीन है, विभिन्न कार्यों के लिए सटीक और विश्वसनीय भाषा सीखने के मॉडल की आवश्यकता पर जोर देती है, एआई परिणामों में सांस्कृतिक संवेदनशीलता और सटीकता के महत्व को रेखांकित करते हुए छवियों और ऐतिहासिक प्रश्न उत्तर देने जैसे कार्यों में एआई के सामने आने वाली चुनौतियों और पेचीदगियों को पहचानती है।
Google ने Gemini Pro 1.5 जारी किया, एक AI मॉडल जो 1,000,000 टोकन के विशाल संदर्भ आकार के साथ जानकारी प्रदान करने के लिए वीडियो इनपुट का विश्लेषण कर सकता है।
यह एआई मॉडल वीडियो में पुस्तकों को सटीक रूप से पहचान सकता है और विश्लेषण के लिए वीडियो को फ्रेम में तोड़ सकता है, प्रत्येक फ्रेम को प्रसंस्करण के लिए 258 टोकन की आवश्यकता होती है।
लेखक ने मॉडल की क्षमताओं को प्रदर्शित करने के लिए एक प्रयोग किया और जनता को देखने के लिए अपने परिणाम ऑनलाइन प्रकाशित किए।
चर्चा विभिन्न एआई-संबंधित विषयों में तल्लीन करती है, जिसमें गोपनीयता, भाषा मॉडल और सामाजिक प्रभाव, सेंसरशिप, नैतिकता और एआई विकास में गोपनीयता-नवाचार संतुलन शामिल हैं।
यह वीडियो विश्लेषण, भाषा सीखने और रचनात्मक प्रयासों जैसे कार्यों में एआई मॉडल की क्षमताओं और सीमाओं की पड़ताल करता है, विभिन्न संदर्भों में एआई कार्यान्वयन की जटिलता और चुनौतियों पर जोर देता है।
बातचीत गोपनीयता, डेटा हैंडलिंग और सामाजिक मानदंडों के निहितार्थों पर भी विचार करती है, जो आज की दुनिया में एआई की बहुमुखी भूमिका का व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करती है।
Apple ने PQ3 लॉन्च किया है, जो iMessage के लिए एक नया पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल है, जो संभावित क्वांटम खतरों के खिलाफ सुरक्षा बढ़ाता है।
PQ3 अभिनव सार्वजनिक कुंजी एल्गोरिदम का उपयोग करके और चल रहे संदेश सुरक्षा के लिए पोस्ट-क्वांटम और एलिप्टिक कर्व क्रिप्टोग्राफी के संयोजन से सुरक्षा में अन्य मैसेजिंग ऐप्स से अधिक है।
मशीन-चेक किए गए सबूतों सहित पूरी तरह से सुरक्षा मूल्यांकन, पुष्टि करते हैं कि पीक्यू 3 एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड संचार के लिए सुरक्षित है, सममित कुंजी, संपर्क कुंजी सत्यापन, रैचिंग तकनीक और संदेश हस्ताक्षर और डिवाइस प्रमाणीकरण कुंजी के लिए सुरक्षित एन्क्लेव तकनीक शामिल है।
विशेषज्ञ सुरक्षा को बढ़ावा देने के लिए iMessage और सिग्नल में CRYSTALS-Kyber जैसे पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल अपना रहे हैं, संभावित रूप से RSA जैसे पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक सुरक्षा प्रदान करते हैं।
सिग्नल को सुरक्षित मैसेजिंग के लिए एक बेहतर क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म विकल्प के रूप में स्वीकार किया जाता है, जबकि बहस सुरक्षा के मामले में सिग्नल, व्हाट्सएप और टेलीग्राम जैसे मैसेजिंग ऐप की सीमाओं और चुनौतियों की जांच करती है।
चर्चा तकनीक में सुरक्षा और उपयोगिता को संतुलित करने, व्यापक एन्क्रिप्शन उपकरण अपनाने की वकालत करने और गोपनीयता और अपराध पर एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन के प्रभाव को संबोधित करने क े महत्व को रेखांकित करती है।
जॉन कारमैक एआई के रचनाकारों के लिए सार्वजनिक रूप से उनके द्वारा स्थापित व्यवहार रेलिंग का खुलासा करने की वकालत करते हैं और समाज के लिए उनकी दृष्टि का समर्थन करने में गर्व महसूस करते हैं।
उनका सुझाव है कि कई रचनाकारों को एआई के लिए लागू होने वाली रेलिंग पर शर्म आ सकती है।
एआई व्यवहार दिशानिर्देशों के लिए पा रदर्शिता और सार्वजनिक समर्थन समाज पर सकारात्मक प्रभाव को आकार देने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
चर्चा एआई में सार्वजनिक रेलिंग स्थापित करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालती है, छवि निर्माण प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित करती है।
छवि निर्माण में Google की विविधता पहल, विभिन्न आउटपुट को संतुलित करने में कठिनाइयों और AI एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह के परिणामों के बारे में चिंता व्यक्त की जाती है।
प्रतिभागी एआई विकास में सेंसरशिप, पारदर्शिता और जवाबदेही के मुद्दों के साथ-साथ एआई पूर्वाग्रह के सामाजिक प्रभावों और एआई-जनित सामग्री में नस्लवाद और पूर्वाग्रह को संबोधित करते हैं।
Retell AI एक स्टार्टअप है जो डेवलपर्स को प्राकृतिक-ध्वनि वाली आवाज AI बनाने के लिए एक संवादी भाषण इंजन प्रदान करता है, भाषण-से-पाठ, भाषा मॉडल और टेक्स्ट-टू-स्पीच घटकों के साथ AI आवाज की बातचीत को सरल बनाता है।
उत्पाद उन्नत वार्तालाप गतिशीलता, 10 मिनट के नि: शुल्क परीक्षण, और लचीले, उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण के लिए अतिरिक्त वार्तालाप मॉडल प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ता के अनुकूल डैशबोर्ड के माध्यम से एपीआई और गैर-कोडर के माध्यम से दोनों डेवलपर्स को खानप ान करता है।
संस्थापक उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया चाहते हैं और उपयोगकर्ताओं को अपनी तकनीक के साथ विकसित होने वाले नवीन अनुप्रयोगों को देखने के लिए उत्साहित हैं।
चर्चा में विविध एआई वॉयस टेक्नोलॉजीज जैसे रीटेल एआई, विभिन्न क्षेत्रों के लिए एआई वॉयस एजेंट, ग्राहक सहायता के लिए एआई बॉट और संकट हस्तक्षेप और चिकित्सा के लिए एआई वॉयस एजेंट शामिल हैं।
विषयों में मूल्य निर्धारण, प्रदर्शन, संभावित अनुप्रयोग और इन प्रौद्योगिकियों के नैतिक विचार शामिल हैं।
प्रतिभागी एआई वॉयस टेक्नोलॉजी को आगे बढ़ाने के लिए फीडबैक, सुधार सुझाव, सामर्थ्य संबंधी चिंताओं और विचारों का योगदान करते हैं।
Atuin विभिन्न उपकरणों पर शेल इतिहास को सिंक करने, खोजने और बैकअप लेने के लिए एक उपकरण है, जो एन्क्रिप्शन, खोज दक्षता और कमांड के लिए अतिरिक्त संदर्भ भंडारण की पेशकश करता है।
रस्ट में लिखा गया, Atuin बैश, ZSH, फिश और NuShell का समर्थन करता है, डेटा स्टोरेज के लिए SQLite का उपयोग करता है, जिससे उपयोगकर्ता अपने सिंक सर्वर को सेल्फ-होस्ट कर सकते हैं।
इतिहास सिंक के लिए पंजीकरण आवश्यक है, लेकिन Atuin एक खोज उपकरण के रूप में ऑफ़लाइन कार्य कर सकता है, उपयोगकर्ताओं को उन्नत इतिहास खोज सुविधाओं और एक सहायक ओपन-सोर्स समुदाय के साथ आकर्षित कर सकता है।
Atuin एक CLI टूल है जो बेहतर कमांड इतिहास, संगठन और खोज क्षमताओं के लिए SQLite डेटाबेस का उपयोग करके डिफ़ॉल्ट शेल इतिहास को अपग्रेड करता है।
उपयोगकर्ता विभिन्न मानदंडों द्वारा कमांड फ़िल्टर कर सकते हैं, उपकरणों में इतिहास को सिंक कर सकते हैं और उत्पादकता बढ़ाने के लिए टूल को कस्टमाइज़ कर सकते हैं।
सिंकिंग फ़ंक्शन, कॉर्पोरेट सेटिंग्स में सुरक्षा चिंताओं और शेल इतिहास विस्तार जैसी सुविधाओं की इच्छा पर मिश्रित राय मौजूद है।
Pijul एक स्वतंत्र और ओपन-सोर्स वितरित संस्करण नियंत्रण प्रणाली है जो पैच सिद्धांत के आसपास केंद्रित है, गति, मापनीयता और उपयोगकर्ता-मित्रता को बढ़ावा देती है।
यह मर्ज शुद्धता पर जोर देता है और संघर्षों को उनकी पुनरावृत्ति को रोकने के लिए एक मानक प्रक्रिया के रूप में हल करता है, जिससे अंतिम परिणाम को प्रभावित किए बिना किसी भी अनुक्रम में स्वतंत्र परिवर्तन लागू किए जा सकते हैं।
Pijul आंशिक भंडार क्लोनों का समर्थन करता है और अपने स्वयं के विकास में कार्यरत है, इसकी बहुमुखी प्रतिभा और दक्षता क ो प्रदर्शित करता है।
उपयोगकर्ता बाइनरी फाइलों, अनुमतियों और मर्ज संघर्षों के प्रबंधन के लिए पिजुल, एक ओपन-सोर्स संस्करण नियंत्रण प्रणाली, बनाम गिट का उपयोग करने के लाभों और बाधाओं पर चर्चा करते हैं।
पिजुल की विशिष्ट विशेषताएं, जैसे पैच कम्यूटेशन और सटीक संघर्ष समाधान, की प्रशंसा की जाती है, लेकिन मौजूदा गिट पारिस्थितिकी तंत्र गोद लेने की चुनौतियों का सामना करता है।
प्रोग्रामिंग समुदाय के भीतर पिजुल को व्यापक रूप से अपनाने के लिए संचार, प्रलेखन और उपयोगकर्ता-मित्रता को बढ़ाने के प्रयास चल रहे हैं।
लेख सॉफ्टवेयर डिजाइन में प्रतिरूपकता के महत्व पर जोर देता है, लचीलेपन के लिए कोड परिवर्तनों को अलग करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
फ़ाइल नामों को सामग्री में परिवर्तित करने के लिए शेल स्क्रिप्ट में बिल्ली जैसे आदेशों का उपयोग करके, लेखक का सुझाव है कि यह संरचना को बनाए रखते हुए कोड को संशोधित करने और विस्तारित करने में आसानी को बढ़ाता है।
यह सॉफ्टवेयर विकास में मॉड्यूलर कोड के महत्व पर प्रकाश डालता ह ै, यहां तक कि सरल शेल स्क्रिप्ट के दायरे में भी।
लेख यूनिक्स शेल में "बिल्ली" कमांड का उपयोग करने के लिए कुशल तकनीकों की पड़ताल करता है, जैसे शॉर्टकट और उत्पादकता के लिए वैकल्पिक तरीके।
यह शेल स्क्रिप्ट में बिल्ली पाइप को नियोजित करने के निहितार्थों में तल्लीन करता है, प्रोग्रामिंग में जिम्मेदारी के महत्व और दूसरों के साथ स्पष्ट सहयोग पर प्रकाश डालता है।
उपयोगकर्ता यूनिक्स सिस्टम में "कैट" कमांड की कार्यक्षमता, इतिहास, उपयोग और क्षमताओं पर युक्तियों, उदाहरणों और अंतर्दृष्टि का योगदान करते हैं।
एयरलाइन के चैटबॉट द्वारा शोक यात्रा नीतियों पर गलत जानकारी प्रदान करने के बाद एयर कनाडा को एक यात्री को $ 650.88 वापस करना पड़ा।
प्रारंभ में, एयरलाइन ने चैटबॉट की त्रुटियों के लिए दायित्व से इनकार कर दिया, लेकिन बाद में गुमराह यात्री को आंशिक धनवापसी जारी करने की आवश्यकता थी।
घटना के बाद, एयर कनाडा ने अपने एआई चैटबॉट को अक्षम कर दिया, जिसे ग्राहक सेवा बढ़ाने के लिए पेश किया गया था, लेकिन इसके बजाय कम से कम एक यात्री के लिए असंतोष पैदा हुआ।
बहस कंपनियों की जिम्मेदारी पर केंद्रित है, विशेष रूप से ग्राहक सेवा में एआई चैटबॉट्स के बारे में, एयर कनाडा के चैटबॉट के गलत जानकारी के प्रसार पर कानूनी संघर्ष द्वारा अनुकरणीय।
चर्चा पारदर्शिता के महत्व, सही जानकारी प्रदान करने और ग्राहक बातचीत में उपभोक्ता अधिकारों को बनाए रखने पर जोर देती है।
ग्राहक सेवा में एआई की विश्वसनीयता और बाधाओं के साथ-साथ ग्राहकों की संतुष्टि और कानूनी दायित्वों पर प्रभाव पर विभिन्न राय साझा की जाती है, जो एआई, मानव स्पर्श और व्यवसाय संचालन में जवाबदेही के बीच संतुलन की खोज पर प्रकाश डालती है।
लेख इस बात की जांच करता है कि रोजमर्रा की वस्तुओं, सड़कों और उत्पादों का नाम व्यक्तियों के नाम पर कैसे रखा जाता है, जिससे नाम ों और उनके रचनाकारों के बीच पेचीदा संबंधों का पता चलता है।
यह भाषाओं में नामों के नाम, वैज्ञानिक खोजों और सांस्कृतिक निहितार्थों पर चर्चा करता है, कचरे के डिब्बे से लेकर सॉफ्टवेयर तक के उदाहरण दिखाता है।
यह टुकड़ा जीवों, स्थानों और उत्पादों के लिए नामकरण सम्मेलनों की पड़ताल करता है, नामों की विविध और कभी-कभी आश्चर्यजनक उत्पत्ति का प्रदर्शन करता है।
ChatGPT पर उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के उद्देश्य से एक अनुकूलन अनजाने में एक बग का कारण बन गया, जिससे भाषा मॉडल निरर्थक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सका।
प्रतिक्रिया पीढ़ी के दौरान गलत संख्याओं के चयन के लिए बग को इंगित किया गया था, जिससे असंगत शब्द अनुक्रम हो गए।
विशिष्ट GPU सेटअप में गलत परिणाम उत्पन्न करने वाली अनुमान कर्नेल के लिए जिम्मेदार समस्या का समाधान कर दिया गया है, और भविष्य की घटनाओं को रोकने के लिए ChatGPT निरंतर निगरानी में है।
लेखक एआई बाजार के आसपास की अनिश्चितताओं की जांच करता है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर ध्यान केंद्रित करता है और उन्नत एआई मॉडल के समर्थन और प्रशिक्षण में प्रमुख तकनीकी फर्मों का प्रभुत्व है।
Microsoft और मेटा जैसे क ्लाउड दिग्गज एलएलएम में भारी निवेश कर रहे हैं, जिससे बाजार में विकृतियां पैदा हो रही हैं और क्षेत्र में नए खिलाड़ियों के लिए चुनौतियां पैदा हो रही हैं।
चर्चा एआई मॉडल में गति और प्रदर्शन, चीनी एलएलएम और बुनियादी ढांचा कंपनियों के प्रभाव, और स्थापित कंपनियों बनाम स्टार्टअप के विभिन्न गोद लेने के प्रक्षेपवक्र के बीच व्यापार-बंद में तल्लीन करती है।
चर्चा एआई में नए अनुक्रम मॉडलिंग आर्किटेक्चर की लागत गतिशीलता और निहितार्थ पर केंद्रित है, जो गणना शक्ति, डेटासेट क्यूरेशन और सिंथेटिक डेटा पीढ़ी के बीच संतुलन पर जोर देती है।
बहस बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के निर्माण में गणना लागत के महत्व और बाजार सहभागियों पर विभिन्न आर्किटेक्चर के संभावित प्रभाव के साथ-साथ पी बनाम एनपी जटिलता सिद्धांत समस्या और सामान्य उद्देश्य भाषा मॉडल का उपयोग करने की चुनौतियों जैसे अन्य विषयों के इर्द-गिर्द घूमती है।
विचारों में सामान्य मॉडल बनाम आला मॉडल की प्रभावशीलता, उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा का महत्व और एआई प्रौद्योगिकी के नैतिक निहितार्थ, साथ ही एआई मॉडल का भविष्य और विभिन्न उद्योगों और सामाजिक पहलुओं में स्वचालन शामिल हैं।
शेफ़ील्ड फोर्जमास्टर्स ने एक नई वेल्डिंग तकनीक पेश की है जिसे स्थानीय इलेक्ट्रॉन-बीम वेल्डिंग (एलईबीडब्ल्यू) के रूप में जाना जाता है, जो 24 घंटे से कम समय में एक पूर्ण परमाणु रिएक्टर पोत को वेल्डिंग करने में सक्षम है, छोटे मॉड्यूलर रिएक्टरों (एसएमआर) के लिए निर्माण समय और खर्चों में कटौती करता है।
इस नवाचार में मॉड्यूलर रिएक्टरों की दक्षता, मानकीकरण और बड़े पैमाने पर उत्पादन को बढ़ाकर परमाणु ऊर्जा क्षेत्र को बदलने की क्षमता है।
यूके सरकार परमाणु ऊर्जा में पुनरुत्थान पर विचार कर रही है, नए संयंत्रों और मॉड्यूलर रिएक्टरों के लिए लक्ष्य कर रही है, इस तकनीक के साथ उनके कार्यान्वयन में तेजी लाने के लिए तैयार है।
छोटे मॉड्यूलर रिएक्टर (एसएमआर) तकनीक ने परमाणु वेल्डिंग, विशेष रूप से इलेक्ट्रॉन बीम वेल्डिंग में एक सफलता को सक्षम किया है, जिससे बड़े वर्कपीस के कुशल और गहरी पैठ वेल्डिंग की अनुमति मिलती है।
लेख परमाणु क्षेत्र में वेल्डिंग की चुनौतियों और जटिलताओं को रेखांकित करता है और पारंपरिक तकनीकों पर इलेक्ट्रॉन बीम वेल्डिंग के फायदों पर चर्चा करता है।
एसएमआर और परमाणु सुविधाओं के लिए संभावित आतंकवादी खतरों के बारे में सुरक्षा चिंताओं को संबोधित किया जाता है, इन संयंत्रों की सुरक्षा के लिए सख्त नियमों और सुरक्षा प्रोटोकॉल के महत्व पर बल दिया जाता है।
पेपर "न्यूरल नेटवर्क डिफ्यूजन" पारंपरिक रूप से प्रशिक्षित नेटवर्क की तुलना में तुलनीय या बेहतर प्रदर्शन के साथ तंत्रिका नेटवर्क पैरामीटर बनाने के लिए प्रसार मॉडल के उपयोग का परिचय देता है।
तंत्रिका नेटवर्क प्रसार नामक दृष्टिकोण, नए पैरामीटर सेट का उत्पादन करने के लिए एक मानक अव्यक्त प्रसार मॉडल का लाभ उठाता है, जो मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विजन के लिए पैरामीटर पीढ़ी में अपनी क्षमता का प्रदर्शन करता है।
उत्पन्न मॉडल प्रशिक्षित नेटवर्क से अलग-अलग प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं, इस संदर्भ में प्रसार मॉडल की प्रभावकारिता को उजागर करते हैं।