स्कैमर्स लोगों को फ़िशिंग घोटालों में धोखा देने के लिए FedEx की प्रतिष्ठा का फायदा उठाते हैं, जिसके परिणामस्वरूप धोखाधड़ी गतिविधियों में वृद्धि होती है।
लेख फ़िशिंग योजनाओं को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए प्रसिद्ध कंपनियों के नामों का उपयोग करने की बढ़ती प्रवृत्ति पर प्रकाश डालता है।
इस तरह की धोखाधड़ी की रणनीति का शिकार होने से बचने के लिए सतर्कता और जागरूकता बढ़ाना महत्वपूर्ण है।
चर्चा FedEx जैसी डिलीवरी सेवाओं में सुरक्षा कमजोरियों और NIST दिशानिर्देशों का पालन करते हुए पासवर्ड नीतियों के साथ चुनौतियों पर चर्चा करती है।
प्रतिभागी कंपनियों के साथ व्यक्तिगत अनुभवों को याद करते हैं, डिजिटल युग में तकनीकी मुद्दों के साथ अक्षमताओं, सुरक्षा जोखिमों और निराशाओं का खुलासा करते हैं।
विभिन्न उद्योगों में सुरक्षा प्रथाओं, संचार विधियों और पासवर्ड प्रबंधन को बढ़ाने पर जोर दिया गया है।
लेख SQL में एक महत्वपूर्ण भाषा मॉडल बनाने की पड़ताल करता है, ChatGPT जैसे संशयवादियों को संबोधित करता है और जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफार्मर (GPT) मॉडल के लिए टोकनाइजेशन, वेक्टर एम्बेडिंग, ध्यान तंत्र और बैकप्रोपैगेशन में तल्लीन करता है।
टोकन के लिए PostgreSQL का उपयोग करने पर तंत्रिका नेटवर्क प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए कुशल टेक्स्ट एन्कोडिंग के लिए जोर दिया जाता है, जिसमें कोड स्निपेट और उदाहरण शामिल हैं।
सकारात्मक पाठक प्रतिक्रिया नोट की जाती है, आगे की खोज के लिए GitHub पर अधिक SQL परियोजनाओं की खोज करने के निमंत्रण के साथ।
पोस्ट SQL कोड की 500 लाइनों का उपयोग करके GPT को लागू करने की पड़ताल करता है, जिसमें उपयोगकर्ता प्रदर्शन की सराहना करते हैं और स्प्रेडशीट में प्रशिक्षण, अनुमान और तंत्रिका नेटवर्क को एकीकृत करने के बारे में चर्चा में शामिल होते हैं।
उपयोगकर्ता लेख की सामग्री और प्रस्तुति की प्रशंसा करते हैं, जीपीटी और एलएलएम के बारे में सीखने के लिए अतिरिक्त संसाधनों से जुड़े होते हैं, चर्चा किए गए विषयों की गहरी समझ को बढ़ावा देते हैं।
ओके-रोबोट एक खुला और मॉड्यूलर ढांचा है जिसे रोबोट नेविगेशन और होम सेटिंग्स के भीतर हेरफेर के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता इसे रोबोट पर तैनात कर सकते हैं, क्षेत्र को स्कैन कर सकते हैं और ऑब्जेक्ट मूवमेंट को आसानी से नियंत्रित कर सकते हैं।
हालांकि निर्दोष नहीं है, यह समकालीन मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाता है और निरंतर सुधार के लिए अपनी प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करते हुए संवर्द्धन के लिए सामुदायिक जुड़ाव को प्रोत्साहित करता है।
फ्रेमवर्क का कोड खुला स्रोत है, जो सामुदायिक सहायता और संवाद के लिए एक डिस्कॉर्ड सर्वर द्वारा समर्थित है, विभिन्न घरेलू वातावरणों में परीक्षण से गुजरा है, इस प्रकार प्रतिक्रिया और योगदान का स्वागत करता है।
ओके-रोबोट एक खुला, मॉड्यूलर होम रोबोट फ्रेमवर्क है जो घरों में नेविगेशन और हेरफेर के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाता है, जिसमें विकलांग व्यक्तियों, बुजुर्गों और अन्य लोगों की सहायता करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
विकलांग लोगों के लिए बरबाद वातावरण और पहुंच के लिए रोबोट डिजाइन में चुनौतियों के साथ-साथ घरेलू कार्यों में रोबोटिक्स की क्षमता और अर्थव्यवस्था और श्रम कार्यबल पर स्वचालन के प्रभाव के बारे मे ं चर्चा केंद्र।
उपस्थित लोग रोबोट के निर्माण के लागत पहलुओं की खोज कर रहे हैं, रोबोटिक्स में सटीक आंदोलनों पर जोर दे रहे हैं, और विभिन्न उद्योगों में रोबोट की भूमिका और स्वचालन के कारण सार्वभौमिक बुनियादी आय की आवश्यकता पर विचार-विमर्श कर रहे हैं।
2009-2011 से मार्टी माल्मी (सीरियस) और सातोशी नाकामोटो के बीच ईमेल एक्सचेंज बिटकॉइन विकास को उजागर करते हैं, वेबसाइट विकास, सर्वर-साइड स्क्रिप्टिंग और नोड ऑपरेशन जैसे विषयों को संबोधित करते हैं।
मार्टी सुरक्षित निजी कुंजी के साथ एक वेबसाइट और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न बनाने का प्रस्ताव करता है, जबकि सातोशी वेबसाइट सामग्री और सर्वर स्क्रिप्टिंग के साथ सहायता चाहता है।
पत्राचार ब्लॉक, लेनदेन, मापनीयता, कार्य का प्रमाण, स्पैम, सुविधा संवर्द्धन, वेबसाइट सुधार, बिटकॉइन एक्सचेंज सेवा सेटअप और सॉफ़्टवेयर अपग्रेड जैसे मुद्दों पर ध्यान देता है।
चर्चा में सातोशी नाकामोतो की रहस्यमय पहचान, बिटकॉइन के पीछे का दिमाग, उद्देश्यों, सरकारी कनेक्शनों और सातोशी की पहचान प्रकट करने के परिणामों के बारे में अटकलों को छूना शामिल है।
विभिन्न विषयों में गुमनामी, मोनेरो, सेंट्रल बैंक डिजिटल मुद्राएं, क्रि प्टोक्यूरेंसी खनन, महत्वपूर्ण स्थितियों में ऑप्सेक और लेखकीय सत्यापन के लिए भाषाई विश्लेषण जैसी क्रिप्टोकरेंसी में गोपनीयता सुविधाएँ शामिल हैं।
यह ईमानदारी, परिचालन सुरक्षा (opsec) के महत्व और बिटकॉइन जैसी अभूतपूर्व परियोजना को बनाने और प्रबंधित करने से जुड़े जोखिमों पर जोर देता है।
Gemma.cpp Google द्वारा जेम्मा फाउंडेशन मॉडल के लिए एक हल्का अनुमान इंजन है, जो Kaggle पर उपलब्ध है, जो अनुसंधान और प्रयोग के लिए आदर्श है।
उपयोगकर्ता Kaggle पर विभिन्न Gemma मॉडल के लिए मॉडल वेट और टोकनाइज़र का उपयोग कर सकते हैं।
एज डिवाइस पर मॉडल तैनात करने के लिए JAX, Keras, PyTorch और Transformers जैसे Python फ्रेमवर्क का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है, और देव शाखा पर निरंतर विकास के साथ सामुदायिक योगदान को प्रोत्साहित किया जाता है।
Gemma.cpp Google द्वारा जेम्मा मॉडल के लिए विकसित एक C++ अनुमान इंजन है, जो CPU SIMD प्रदर्शन और भविष्य के GPU समर्थन पर ध्यान देने के साथ पोर्टेबिलिटी और आसान संशोधन पर जोर देता है।
आलोचनाओं में पुनरावृत्ति जुर्माना, पूर्वाग्रह और मॉडल का आकार शामिल है, पारदर्शिता, विश्वास और OpenAI के साथ प्रतिस्पर्धा के बारे में चिंताओं को जन्म देता है, जबकि Google की संगठनात्मक चुनौतियो ं और प्रतिभा प्रतिधारण को उजागर करता है।
एआई समुदाय के भीतर बहस में प्रदर्शन, संगतता और विकास पहलुओं जैसे मॉडल पैकेजिंग प्रारूप, क्षमताओं और जेम्मा मॉडल की आकार सीमा शामिल हैं।
सर्चफॉर्मर एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल है जिसे पारंपरिक तरीकों की तुलना में कम खोज चरणों के साथ जटिल नियोजन कार्यों से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह भूलभुलैया नेविगेशन और सोकोबन पहेली में आधारभूत प्रदर्शन को पार करता है, जो अधिक व्यापक निर्णय लेने वाले कार्यों को संभालने की क्षमता का संकेत देता है।
खोज गतिशीलता का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षण ट्रांसफॉर्मर फायदेमंद साबित होता है, कम मॉडल आकार और प्रशिक्षण डेटा के साथ प्रदर्शन को बढ़ाता है।
रोबोट गति योजना के लिए ट्रांसफार्मर का पता लगाया जा रहा है, जो उच्च-आयामी और निरंतर समस्याओं से निपटने में पूर्व तकनीकों की तुलना में इष्टतम पथ उत्पन्न करने की क्षमता दिखा रहा है।
बहस में वैकल्पिक एल्गोरिदम, प्रौद्योगिकियां और ट्रांसफार्मर की कमियां शामिल हैं, शास्त्रीय एल्गोरिदम को बढ़ाने में एआई की भूमिका और ट्रांसफार्मर और पारंपरिक तरीकों जैसे ए * के बीच दक्षता विपरीत पर जोर दिया गया है।
चर्चाओं में एआई में मॉडल नामकरण, ट्रांसफार्मर मॉडल और ए * जैसी पारंपरिक रणनीतियों के बीच दक्षता तुलना, और पथ नियोजन चुनौतियों में बेलमैन-फोर्ड और एमसीटीएस जैसे खोजपूर्ण निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम की परीक्षा शामिल है।
मेटा ने टेस्टजेन-एलएलएम लॉन्च किया है, जो मौजूदा परीक्षणों को बढ़ाने पर जोर देते हुए, सत्यापित गारंटी के साथ कोड सुधार उत्पन्न करके डेवलपर उत्पादक ता बढ़ाने के लिए एलएलएम तकनीक का लाभ उठाने वाला एक नया परीक्षण जनरेटर है।
TestGen-LLM सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न परीक्षण व्यवहार्य, निष्पादन योग्य, स्थिर और बूस्ट टेस्ट कवरेज हैं, डेवलपर्स के बीच उच्च स्वीकृति दर और मेटा के वर्कफ़्लोज़ में सहज एकीकरण प्रदर्शित करते हैं।
उपकरण सॉफ्टवेयर विकास में आला एलएलएम अनुप्रयोगों के महत्व को रेखांकित करता है, अप्रत्याशित परिदृश्यों को संबोधित करने के महत्व पर जोर देता है, सॉफ्टवेयर परीक्षण और विकास दक्षता के अनुकूलन में एलएलएम एकीकरण और प्रसंस्करण की महत्वपूर्ण भूमिका पर बल देता है।
चर्चा में स्लैक और Google कार्यालय के बीच खाता प्रबंधन एकीकरण के मुद्दों को शामिल किया गया है, जो प्लेटफार्मों पर उपयोगकर्ता नाम और प्रोफ़ाइल प्रबंधन में चुनौतियों पर जोर देता है।
साझ ा की गई युक्तियों में इन प्लेटफार्मों पर सुरक्षा बढ़ाने और प्रतिरूपण का मुकाबला करने के लिए यूनिकोड वर्णों और सेवा खातों का उपयोग करना शामिल है।
एंटरप्राइज़ चैट टूल की सीमाओं को संबोधित करते हुए, सुरक्षा को बढ़ावा देने और अनधिकृत पहुंच को रोकने के लिए सिंगल साइन-ऑन (SSO) और सिस्टम फॉर क्रॉस-डोमेन आइडेंटिटी मैनेजमेंट (SCIM) को लागू करने के लिए अनुशंसाएँ की जाती हैं।
पेपर INTRINSIC LoRA (I-LoRA) प्रस्तुत करता है, जो VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2, और स्थिर प्रसार जैसे जनरेटिव मॉडल की छिपी संभावनाओं को प्रकट करने वाली तकनीक है, जो सामान्य, गहराई, अल्बेडो और अतिरिक्त परतों के बिना छायांकन जैसी आंतरिक दृश्य सुविधाओं को निकालकर है।
यह मॉडल-अज्ञेयवादी विधि शीर्ष पायदान दृश्य आंतरिक मानचित्र उत्पन्न करती है, जो कुछ स्थापित पर्यवेक्षित पद्धतियों से बेहतर प्रदर्शन करती है।
I-LoRA आंतरिक दृश्य गुणों को निकालने की क्षमता प्रदर्शित करता है, विभिन्न उत्पादक मॉडलों से उत्पन्न सामग्री की गुणवत्ता को बढ़ाता है।
चर्चा में सोरा जैसे जनरेटिव मॉडल, "बोजैक हॉर्समैन" का प्रकाश से अंधेरे विषयों में परिवर्तन, और एआई मॉडल की जटिलता शामिल है, जिसमें 3 डी दृश्यों और एआई की समझ और सामान्यीकरण क्षमताओं का प्रतिपादन शामिल है ।
I-LoRA का संदर्भ, दृश्य गुणों को निकालना, मॉडल सुविधाओं का महत्व, और परतों को डिकोड किए बिना सीधे छवियों का उत्पादन करने वाले तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं।
टोयोटा और एडोब द्वारा वित्त पोषित एक कंप्यूटर दृष्टि अनुसंधान परियोजना का उल्लेख, एआई पर अटकलों के साथ संभावित रूप से मानव बुद्धि से अधिक है।
जर्मन सरकार ने निजी वयस्क खपत के लिए भांग को वैध बनाने के लिए एक कानून का प्रस्ताव रखा, जिसमें 25 ग्राम तक के कब्जे और व्यक्तिगत उपयोग के लिए तीन पौधों तक की खेती की अनुमति थी।
कानून का उद्देश्य जिम्मेदार उपयोग को प्रोत्साहित करना, स्वास्थ्य सुरक्षा में सुधार करना, अवैध कैनबिस बाजारों को कम करना और निजी खेती और वितरण पर सख्त नियमों के माध्यम से युवा सुरक्षा को बढ़ाना है।
स्कूलों और युवा सुविधाओं के पास भांग की खपत को 200 मीटर के दायरे में प्रतिबंधित कर दिया जाएगा, जिसमें कोई विज्ञापन या प्रायोजन की अनुमति नहीं होगी, जबकि चिकित्सा भांग केवल पर्चे द्वारा उपलब्ध रहेगी।
चर्चा यूरोपीय द ेशों में नशीली दवाओं के वैधीकरण, खपत और आपराधिक गतिविधियों की पड़ताल करती है, जर्मनी में कैनबिस वैधीकरण पर ध्यान केंद्रित करती है और बेल्जियम के सख्त कानूनों की तुलना करती है।
यह नशीली दवाओं की लत, बाजार नियमों के प्रभाव, अवैध चैनलों के माध्यम से दवाओं की उपलब्धता और भांग की लत के साथ व्यक्तिगत अनुभवों जैसी चुनौतियों में तल्लीन करता है।
बहस में यह भी बताया गया है कि कैनबिस वैधीकरण आपराधिक गतिविधि, उद्यमशीलता, सामाजिक प्रभाव, धन असमानता और राष्ट्रों के बीच दवा कानूनों में भिन्नता को कैसे प्रभावित कर सकता है।
Gemini Pro 1.5, Google का AI मॉडल, GPT-4 जैसे अन्य मॉडलों से अलग है, जिसमें एक बड़ी संदर्भ विंडो है जो संपूर्ण उपन्यासों और कोडबेस को संभालने में सक्षम है, बेहतर प्रदर्शन और उपयोग में आसानी प्रदर्शित करती है।
इस एआई मॉडल को इसकी कोड एकीकरण क्षमताओं, डेवलपर उत्पादकता को बढ़ावा देने और मानसिक सह-पायलट के रूप में ट्रांसफार्मर मॉडल की ओर बढ़ने के कारण गेम-चेंजर माना जाता है।
लेख मॉडल के आउटपुट को सत्यापित करने, प्रदर्शन बढ़ाने के लिए व्यक्तिगत डेटा का लाभ उठाने और अच्छे प्रश्न और महत्वपूर्ण सोच कौशल पूछने के माध्यम से बड़े भाषा मॉडल का प्रभावी ढंग से उपयोग करने की चुनौतियों और लाभों के महत्व को रेखांकित करता है।
चर्चा Gemini Pro 1.5 जैसे उन्नत AI मॉडल के उपयोग, गोपनीयता, सामाजिक निहितार्थ और संभावित दुरुपयोग को छूने की पड़ताल करती है।
बहस में सामाजिक बातचीत पर प्रभाव, उद्योगों में एआई अनुप्रयोगों, विश्वसनीयता और एआई चैटबॉट्स की सीमाओं और भाषा मॉडलिंग एल्गोरिदम पर निर्भर होने के परिणाम शामिल हैं।
Google के AI सिस्टम के बारे में चिंताएँ, जैसे पूर्वाग्रह और प्रदर्शन की बाधाएँ, निर्णय लेने की प्रक्रियाओं पर AI प्रौद्योगिकियों की अखंडता, प्रभावशीलता और सामाजिक प्रभावों के बारे में समस्याएँ उठाती हैं।
माम्बा, अल्बर्ट गु और ट्राई डाओ द्वारा बनाया गया एक उपन्यास भाषा मॉडल, अनुक्रमिक राज्य मॉडल डिजाइन के साथ द्विघात ध्यान मुद्दे से निपटने के द्वारा स्केलेबिलिटी और दक्षता में ट्रांसफॉर्मर को पार करता है।
निरंतर मापदंडों को विवेकपूर्ण करके, माम्बा प्रशिक्षण और अनुमान की गति को बढ़ावा देने के लिए आवर्तक और दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क से सुविधाओं को मिलाते हुए, लंबी प्रश्नों को तेजी से संभालने में सक्षम बनाता है।
आईसीएलआर प्रस्तुति के लिए स्वीकार नहीं किए जाने के बावजूद, लेखकों ने जीपीयू प्रसंस्करण दक्षता में सुधार के लिए फ्लैशअटेंशन जैसे समानांतर एल्गोरिदम पेश किए, जो भाषा मॉडलिंग प्रदर्शन को आगे बढ़ाने के लिए माम्बा की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
एआई में स्केलिंग मॉडल पर ध्यान केंद्रित किया गया है, विशेष रूप से ट्रांसफॉर्मर के लिए संभावित वृद्धि के रूप में माम्बा मॉडल पर चर्चा की जा रही है, जांच के तहत संभावित लाभ और प्रभावशीलता के साथ।
चुनौतियों में बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करना, डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना और गहन शिक्षण में विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर की जटिल प्रकृति से जूझना शामिल है।
एमओई जैसे अन्य मॉडलों के साथ माम्बा के संयोजन पर चर्चा हो रही है, साथ ही अधिक व्यापक प्रशिक्षण सत्रों के लिए कस्टम फ्यूज्ड कर्नेल की आवश्यकता के साथ।
कुछ अत्यधिक बुद्धिमान कुत्ते, विशेष रूप से सीमा कॉलियां, लक्षित प्रशिक्षण के बिना 100 से अधिक खिलौनों के नाम याद रख सकते हैं, जैसा कि हंगरी में इओटवोस लोरांड विश्वविद्यालय के एक अध्ययन से पता चला है।
"जीनियस डॉग चैलेंज" अध्ययन विभिन्न नस्लों और असाधारण शब्द-सीखने के कौशल वाले देशों के कुत्तों को उजागर करता है, जिससे शोधकर्ताओं को इस क्षमता के पीछे के कारकों की जांच करने और बच्चों की सीखने की प्रक्रियाओं से तुलना करने के लिए प्रेरित किया जाता है।
शोधकर्ताओं का उद्देश्य इन कुत्तों की भाषाई क्षमताओं को समझने में गहराई से उतरना है और वे मानव बच्चों से कैसे भिन्न हैं।
कुत्ते, विशेष रूप से ऑस्ट्रेलियाई शेफर्ड और बॉर्डर कॉलिज़ जैसी नस्लें, उल्लेखनीय खुफिया और संचार कौशल का प्रदर्शन करती हैं, जैसे कि खिलौने के नाम सीखना और मानव भाषा को समझना।
कुत्तों के लिए बटन का उपयोग करके संवाद करने की क्षमता का पता लगाया जाता है, जिससे पशु खुफिया और संचार क्षमताओं के बारे में सवाल उठते हैं।
कुत्तों की संज्ञानात्मक क्षमताओं के पोषण और सुधार में प्रशिक्षण, देखभाल और प्रजनन प्रथाओं के महत्व पर जोर दिया गया है।
highinterest.io पर बहस FDIC-बीमित उच्च-उपज बचत खातों (HYSA) की सुरक्षा की तुलना मनी मार्केट फंड, ट्रेजरी बिल और FIDELITY पर VUSXX फंड या SPAXX जैसे विशिष्ट निवेशों से जुड़े जोखिमों से करती है।
टी-बिल, बचत बांड और ईटीएफ जैसे विभिन्न निवेश विकल्पों को वित्त के अनुकूलन, आपातकालीन निधि के निर्माण और जोखिमों को कम करते हुए रिटर्न को अधिकतम करने, कर लाभ और सॉल्वेंसी विचारों पर जोर देने के लिए खोजा जाता है।
सिफारिशों में एक विविध निवेश पोर्टफोलियो बनाए रखना, एफडीआईसी बीमा और तरलता जैसे कारकों का आकलन करना, वित्तीय विकास और स्थिरता के लिए सूचित निर्णय लेना शामिल है।
व्यक्ति को अपनी मुफ्त वार्षिक क्रेडिट रिपोर्ट प्राप्त करने के लिए इक्विफैक्स से नई आवश्यकताओं का सामना करना पड़ रहा है, जैसे कि ईमेल पता और मोबाइल फोन नंबर प्रदान करना।
सिस्टम द्वारा उनके इनपुट को नहीं पहचानने के कारण फोन के माध्यम से रिपोर्ट प्राप्त करने का प्रयास करते समय कठिनाइयाँ उत्पन्न हुईं।
annualcreditreport.com को एक शिकायत प्रस्तुत की गई थी, लेकिन वे अभी भी प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा कर रहे हैं।
इक्विफैक्स और क्रेडिट ब्यूरो की अनैतिक प्रथाओं पर चर्चा केंद्र, जैसे अत्यधिक व्यक्तिगत डेटा एकत्र करना, सुरक्षा दोष और जवाबदेही की कमी।
सिफारिशों में नए क्रेडिट स्कोरिंग सिस्टम की खोज करना, सरकारी पर्यवेक्षण को बढ़ाना और डेटा उल्लंघनों और पहचान की चोरी के बारे में बढ़ती चिंताओं के बीच गोपनीयता सुरक्षा उपायों को मजबूत करना शामिल है।
जोखिमों को कम करने के लिए, उपयोगकर्ताओं से आग्रह किया जाता है कि वे अपने क्रेडिट को फ्रीज करें, नियामकों को मुद्दों की रिपोर्ट करें और धोखाधड़ी और गोपनीयता उल्लंघन को रोकने के लिए व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा करें।