एआई अल्फाफोल्ड 3, Google डीपमाइंड और आइसोमॉर्फिक लैब्स के बीच एक सहयोग, जीव विज्ञान और दवा विकास में क्रांति लाने के उद्देश्य से प्रोटीन, डीएनए, आरएनए और अन्य अणुओं की संरचना और व्यवहार का सटीक पूर्वानुमान लगाता है।
उपयोगकर्ता अल्फाफोल्ड सर्वर के माध्यम से अल्फाफोल्ड 3 को स्वतंत्र रूप से एक्सेस कर सकते हैं, दवा डिजाइन पहल पर सहयोग को सक्षम कर सकते हैं, अपने पूर्ववर्ती, अल्फाफोल्ड 2 की तुलना में इसकी बेहतर भविष्य कहनेवाला क्षमताओं का लाभ उठा सकते हैं।
अल्फाफोल्ड 3 की शक्ति को जिम्मेदारी से साझा करके, दुनिया भर के शोधकर्ता जीव विज्ञान और चिकित्सा में अपनी सफलताओं और प्रगति में तेजी ला सकते हैं।
बहस प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी में प्रगति पर केंद्रित है, विशेष रूप से अल्फाफोल्ड 3 और रोजटीटीफोल्ड-ऑल-एटम मॉडल।
चर्चा मॉडल सटीकता, जैव आतंकवाद को सक्षम करने वाली प्रौद्योगिकी, और भविष्य कहनेवाला शक्ति और वैज्ञानिक सिद्धांतों के बीच संतुलन के बारे में चिंताओं को कवर करती है।
बातचीत एआई मॉडल भूमिकाओं, मानव समझ में चुनौतियों, व्यावसायीकरण के निहितार्थ, अनुसंधान में वित्त पोषण महत्व और अनुसंधान में मशीन लर्निंग मॉडल के पेशेवरों और विपक्षों को भी संबोधित करती है।
क्रोमाकोड एक्स केसीडी की वार्षिक 'मशीन' परियोजना के निर्माण में तल्लीन करता है, जहां पाठक एक वायरल जीआईएफ से प्रेरित एक विशाल रूब गोल्डबर्ग मशीन बनाने के लिए सहयोग करते हैं।
इस परियोजना में रचनात्मकता की बाधाओं को लागू करना, पहेली के लिए मानचित्र जनरेटर का उपयोग करना और रस्ट में रैपियर भौतिकी इंजन के साथ प्रदर्शन का अनुकूलन करना शामिल था।
चुनौतियों में सकारात्मक उपयोगकर्ता अनुभव परिणामों के साथ डिजाइन चयन, सबमिशन प्रबंधन, और वैश्विक मशीन सिमुलेशन के लिए अधिक डिजाइन योगदान और हैकिंग विचारों के लिए कॉल शामिल थे।
उपयोगकर्ता एक्सकेसीडी की "मशीन" परियोजना के साथ अपने अनुभव साझा करते हैं, रंगीन गेंदों और अनूठी विशेषताओं के साथ मशीनें बनाते हैं, कुछ इंटरैक्टिव तत्वों का आनंद लेते हैं जबकि अन्य गेम यांत्रिकी के साथ चुनौतियों का सामना करते हैं।
लेख XKCD कॉमिक्स बनाने के पीछे सहयोगी प्रक्रिया, रैंडल की रचनात्मकता के लिए प्रशंसा, मशीन के तकनीकी विवरण और बाधाओं और भ्रम को शामिल करने वाले समावेशी गेम डिज़ाइन के विचार की पड़ताल करता है।
स्पेस इंजीनियर्स जैसे खेलों में बाधाएं भौतिकी इंजन के प्रदर्शन को बढ़ाती हैं लेकिन कुछ गेमप्ले पहलुओं को प्रतिबंधित कर सकती हैं, प्रदर्शन अनुकूलन और गेमप्ले गतिशीलता के बीच संतुलन को उजागर कर सकती हैं।
फ्रांसीसी कंपनी सीबाइक ने एक पेडल-संचालित पानी के नीचे का उपकरण बनाया, जिसका नाम सीबाइक है, जो क्रैंक-चालित प्रोपेलर का उपयोग करके असाधारण गति से तैराकों को प्रेरित करता है।
उपयोगकर्ता डिवाइस को अपनी बाहों या पैरों से संचालित कर सकते हैं, जो पानी के माध्यम से नेविगेट करने के लिए एक मजेदार और प्रभावी तरीका प्रदान करते हैं, जो पूल और खुले पानी दोनों के लिए उपयुक्त है।
सीबाइक की कीमत ईयू € 290 (यूएस $ 310) से है, जो पानी के नीचे के वातावरण का पता लगाने के लिए इस अभिनव तरीके से रुचि रखने वालों के लिए एक किफायती विकल्प प्रदान करता है।
एक फ्रांसीसी कंपनी सीबाइक ने उल्लेखनीय गति से तैराकों को बढ़ावा देने वाली एक पानी के नीचे साइकिल बनाई, जिससे इसकी दक्षता और समुद्री जीवन प्रभाव पर बहस हुई।
चर्चाओं में मानव-संचालित वाटरक्राफ्ट, पानी के नीचे परिवहन, खेल प्रौद्योगिकी और स्विमिंग गियर प्रभावशीलता शामिल है, जो इस तरह के अभिनव प्रणोदन उपकरणों की व्यावहारिकता और लाभों पर अलग-अलग राय देती है।
विचारों में इन अत्याधुनिक जल-आधारित प्रौद्योगिकियों से संबंधित संतुलन, मांसपेशियों की सगाई और प्रदर्शन शामिल हैं।
प्रसिद्ध निर्माता और इंडी रॉक आइकन स्टीव एल्बिनी का दिल का दौरा पड़ने से 61 वर्ष की आयु में दुखद निधन हो गया है।
निर्वाण, पिक्सी और पीजे हार्वे जैसे बैंड के साथ अपने सहयोग के लिए प्रसिद्ध एल्बिनी, शेलैक और बिग ब्लैक का भी हिस्सा थे, जो शोषक संगीत उद्योग प्रथाओं के खिलाफ अपने सैद्धांतिक रुख के लिए जाने जाते थे।
वैकल्पिक रॉक और विशिष्ट रिकॉर्डिंग विधियों में उनकी विरासत संगीत उद्योग पर एक स्थायी प्रभाव छोड़ती है, जिसे उनके योगदान के लिए कई लोगों द्वारा याद किया जाता है।
अत्यधिक प्रभावशाली संगीतकार और निर्माता स्टीव एल्बिनी, जिन्हें बिग ब्लैक, पिक्सी और निर्वाण जैसे बैंड के साथ उनके काम के लिए जाना जाता है, का निधन हो गया है।
प्रशंसक अल्बिनी को उनकी अनूठी उत्पादन शैली, कच्ची ध्वनि और स्पष्ट व्यक्तित्व के लिए याद करते हैं, जो 80 और 90 के दशक में वैकल्पिक रॉक को आकार देते हैं।
चर्चा संगीत उद्योग पर अल्बिनी के प्रभाव, विवादास्पद राय और उनकी विरासत पर ध्यान केंद्रित करती है क्योंकि प्रशंसक उनकी मृत्यु पर शोक व्यक्त करते हैं और उनके योगदान का जश्न मनाते हैं।
संगति बड़े भाषा मॉडल (सीएलएलएम) अतिरिक्त मेमोरी लागत के बिना पीढ़ी की गति को बढ़ाने के लिए जैकोबी डिकोडिंग का उपयोग करने वाले समानांतर डिकोडर्स का एक उपन्यास परिवार है।
सीएलएलएम एक साथ कई टोकन को डीकोड कर सकते हैं, ऑटो-रिग्रेसिव विधियों को पार करते हुए, तेजी से अभिसरण और जैकोबी प्रक्षेपवक्र का उपयोग करके कई शब्दों की कुशल भविष्यवाणी के साथ।
ArXiv पर उपलब्ध Siqi Kou et al. द्वारा "CLLMs: Consistency Large Language Models" पेपर, विभिन्न कार्यों के लिए CLLM को प्रशिक्षित करने के लिए एक विधि का परिचय देता है, जो मूल मॉडल आर्किटेक्चर में परिवर्तन की आवश्यकता के बिना महत्वपूर्ण गति संवर्द्धन और अनुकूलन क्षमता प्रदान करता है।
भाषा मॉडल (एलएलएम) को समानांतर डिकोडर में परिवर्तित करना अनुमान की गति को बढ़ाता है, ड्राइंग कक्षाओं जैसा दिखता है, और संगति एलएलएम को हाइलाइट करता है।
पोस्ट प्रशिक्षण विधियों, डेटासेट उपयोग, डिकोडिंग दृष्टिकोण और स्थिरता हानि और एआर हानि के प्रभाव में तल्लीन करता है।
यह आरएजी समाधान, सट्टा डिकोडिंग और एक साथ टोकन भविष्यवाणी को भी संबोधित करता है, साथ ही एलएलएम के नियतात्मक पहलू और तंत्रिका नेटवर्क के लिए हार्डवेयर संवर्द्धन की खोज करता है, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में वाक्य गठन और व्यक्तिगत झुकाव पर प्रकाश डालता है।
ऐप को एआई मॉडल की प्रचुरता के साथ निराशा के कारण विकसित किया गया था, जो बढ़े हुए नियंत्रण और पूर्वानुमान के लिए एक दृश्य दृष्टिकोण पर जोर देता है।
यह एक प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, वॉयस इनपुट, टेक्स्ट सर्च और कथन जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है, स्थानीय-प्रथम, मुफ़्त होने और उपयोगकर्ताओं को अपनी एपीआई कुंजी का उपयोग करने की अनुमति देता है।
उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया को प्रोत्साहित किया जाता है, जिससे यह एआई मॉडल के उपयोग के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल और समुदाय-संचालित मंच बन जाता है।
उपयोगकर्ता चैटजीपीटी में एआई मॉडल और सुविधाओं की बढ़ती जटिलता से निराशा व्यक्त करते हैं, जिससे अधिक स्वतंत्रता और नियंत्रण प्रदान करने वाले गैर-रैखिक यूआई का विकास होता है।
चर्चाएं गिंगको, एआई एकीकरण, मूल्य निर्धारण, जनरेटिव एआई और ओपन बिल्डिंग कार्यप्रणाली के महत्व के समान सॉफ्टवेयर खोजने के इर्द-गिर्द घूमती हैं।
टेक्स्ट-टू-स्पीच, चैट संगठन और डेटा इनपुट के लिए टूल के विषय में सकारात्मक प्रतिक्रिया और सुझाव साझा किए जाते हैं, जिसमें उपयोगकर्ता गैर-रैखिक यूआई, सदस्यता की अनुपस्थिति और विभिन्न सॉफ़्टवेयर समाधानों में स्वयं-होस्टिंग की संभावना का मूल्यांकन करते हैं।
क्रोधी ओल्ड देव अपने अतीत को दर्शाता है, एक विक्रेता के साथ एक असफल परियोजना के बारे में सीटीओ को धोखा देने के लिए स्वीकार करता है लेकिन बाद में एक छोटी टीम के साथ एक सफल प्रतिस्थापन प्रणाली बनाता है।
बर्नआउट का सामना करने के बावजूद, उन्होंने छुट्टियों में गुप्त रूप से काम किया, टीम को आराम देते हुए सीटीओ को प्रगति के बारे में झूठ बोला, जिससे एक विजयी परियोजना परिणाम हुआ।
अनुभव ने चुनौतियों पर काबू पाने और परियोजना को सफलतापूर्वक वितरित करने के लिए उपलब्धि की भावना पैदा की।
स्टैक ओवरफ्लो ने एआई को डेवलपर अनुभवों में शामिल करने के लिए ओपनएआई के साथ भागीदारी की, उचित एट्रिब्यूशन के बिना सामग्री के उपयोग पर विवाद को जन्म दिया।
विरोध में अपनी सामग्री को हटाने या विरूपित करने वाले उपयोगकर्ताओं को मंच को बाधित करने के कारण खाता निलंबन का सामना करना पड़ा।
सहयोग का लक्ष्य उपयोगकर्ता के अनुभवों को बढ़ाना और नैतिक एआई अनुप्रयोगों की वकालत करना है।
स्टैक ओवरफ्लो जैसे प्लेटफॉर्म पर उपयोगकर्ता लाइसेंसिंग, मॉडरेशन और चैटजीपीटी जैसे एआई मॉडल से संबंधित उपयोगकर्ता-योगदान वाली सामग्री के मूल्य पर बहस कर रहे हैं।
चर्चाओं में लाइसेंसिंग परिवर्तनों की वैधता और नैतिकता, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री से लाभ और प्लेटफार्मों पर जानकारी की गुणवत्ता शामिल है।
चिंता नौकरी के अवसरों, इंटरनेट एकाधिकार और Quora और Stack Overflow जैसे प्लेटफार्मों की घटती गुणवत्ता और पहुंच पर AI के प्रभाव तक फैली हुई है।
स्लोवेनिया में रेडियो स्टुडेंट ने एयरवेव्स पर सिनक्लेयर जेडएक्स स्पेक्ट्रम गेम प्रसारित किए, जो गेम को लोड करने के लिए टेप पर ऑडियो रिकॉर्ड करके खेलने योग्य थे।
रेडियो स्टेशन की 55 वीं वर्षगांठ के सम्मान में, सॉफ्टवेयर संपादकीय टीम के दो सदस्य कंप्यूटर संग्रहालय में "कॉन्ट्राबेंट" और "कॉन्ट्राबेंट 2" जैसे क्लासिक गेम बनाने पर चर्चा करेंगे।
उपस्थित लोग 21:30 बजे रेडियो स्टूडियो पर "कॉन्ट्राबेंट 2" के प्रसारण का आनंद ले सकते हैं और इवेंट या ऑनलाइन में स्पेक्ट्रम जेडएक्स पर गेम का परीक्षण कर सकते हैं।
लेख यूगोस्लाविया में जेडएक्स स्पेक्ट्रम और जेडएक्स 81 जैस े 80 के दशक के कंप्यूटर सिस्टम के लिए उदासीनता की पड़ताल करता है, जिसमें कैसेट टेप स्टोरेज, डेटा ट्रांसमिशन, कॉपी प्रोटेक्शन चुनौतियां और स्टोरेज माध्यमों को विकसित करना शामिल है।
यह गेम लोड करने के लिए टेप डेक के उपयोग, ऑडियो के रूप में डेटा एन्कोडिंग और प्रारंभिक कंप्यूटिंग युग में डेटा भंडारण के लिए कैसेट टेप का उपयोग करने पर चर्चा करता है।
रेडियो पर डेटा साझा करने और प्रसारित करने के लिए कैनसस सिटी स्टैंडर्ड (KCS) और CUTS जैसे मानकों पर जानकारी साझा की जाती है।
टाइम्सएफएम (टाइम सीरीज फाउंडेशन मॉडल) समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए Google रिसर्च का एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल है, जो संभाव्य पूर्वानुमानों के बिना बिंदु पूर्वानुमानों पर ध्यान केंद्रित करता है।
यह 512 टाइमपॉइंट और विभिन्न क्षितिज तक संसाधित कर सकता है, आवृत्ति को इंगित करने के विकल्प के साथ, उपयोगकर्ता सुविधा के लिए हगिंग फेस पर सार्वजनिक चौकियां प्रदान करता है।
उपयोगकर्ता सरणी इनपुट या पांडा डेटाफ्रेम से भविष्यवाणियां करने के लिए टाइम्सएफएम एपीआई का लाभ उठा सकते हैं, प्रदान किए गए दस्तावेज में विस्तृत रूप से अपनी व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप आवृत्ति पैरामीटर को समायोजित कर सकते हैं।
टाइम्सएफएम समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठाने पर एक चर्चा की मेजबानी करता है, जिसमें विभिन्न क्षेत्रों में इसकी चुनौतियों और क्षमता को शामिल किया जाता है।
प्रतिभागी बुनियादी समय श्रृंखला मॉडल की प्रभावशीलता, डेटा पैटर्न के महत्व और गेमिंग में भविष्य कहनेवाला मॉडल का उपयोग करने, विसंगति का पता लगाने और पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल जैसे अन्य विषयों के बीच बहस करते हैं।
बातचीत विभिन्न परिदृश्यों में समय श्रृंखला मॉडल के पेशेवरों और विपक्षों को रेखांकित करती है, पैटर्न मान्यता और पूर्वानुमान सटीकता के महत्व पर जोर देती है।
बहस डॉलर के बिलों पर सीरियल नंबरों के मिलान के माध्यम से नकद पुरस्कार जीतने की संभावना पर केंद्रित है, जो मुद्रा नोटों पर इन नंबरों की वैधता और विशिष्टता के बारे में संदेह पैदा करती है।
यह बड़ी मात्रा में बिलों को कुशलतापूर्वक छांटने, स्कैमर्स की मानसिकता और पैसा कमाने के अपरंपरागत तरीकों की पड़ताल करता है।
बातचीत गेम शो के नियमों, काम में खुशी पाने का मूल्य, और वित्तीय सफलता और संतुष्टि कैसे अस्थायी हो सकती है, जिसमें बैंकों से बोनस अर्जित करना और लाभदायक वित्तीय रणनीति शामिल है।
Devv डेवलपर्स के लिए तैयार किया गया एक नया AI- संचालित सर्च इंजन है, जो प्रोग्रामिंग से संबंधित सामग्री जैसे कोड, दस्तावेज़ और भाषाओं और पुस्तकालयों के लिए वेब खोजों पर जोर देता है।
प्लेटफ़ॉर्म तीन मोड प्रदान करता है, जिसमें GitHub मोड का बीटा संस्करण शामिल है, जो विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) पर निर्भर होने के बजाय उच्च-गुणवत्ता वाले सूचकांक पर जोर देता है।
देवव के लिए भविष्य की योजनाओं में टीम रिपॉजिटरी को शामिल करने के लिए सूचकांक को व्यापक बनाना और बढ़ी हुई गोपनीयता और सुरक्षा के लिए स्थानीयकरण पर जोर देना शामिल है, मंच अभी भी अपने शुरुआती विकास चरण में है और प्रतिक्रिया के लिए खुला है।
Devv.ai डेवलपर्स के लिए एक नया एआई-पावर्ड सर्च इंजन है, जो इंडेक्स क्वालिटी, गिटहब मोड, क्लीन इंटरफेस और आगामी क्रोम एक्सटेंशन और वीएससीकोड प्लगइन पर जोर देता है।
उपयोगकर्ता एलएलएम, एआई मॉडल, यूआई/यूएक्स फीडबैक और संभावित एकीकरण जैसे विषयों से जुड़ते हैं, गिटहब मोड और एपीआई एकीकरण योजनाओं जैसी सुविधाओं के साथ संतुष्टि व्यक्त करते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म पीढ़ी के परिणामों को बढ़ाने के लिए RAG का उपयोग करता है, सटीकता और कार्यक्षमता के लिए प्रशंसा की जाती है, जबकि सिफारिशों में टोकन और टर्म वेटिंग को परिष्कृत करना शामिल है; एजेंट मोड सटीक प्रतिक्रियाओं के लिए GPT-4 को शामिल करता है।
टेस्ला न्याय विभाग द्वारा प्रतिभूतियों और वायर धोखाधड़ी के लिए जांच के अधीन है, विशेष रूप से स्व-ड्राइविंग तकनीक पर अपने बयानों के बारे में।
पूरी तरह से स्वायत्त वाहनों पर टेस्ला के वादों के बारे में उपभोक्ताओं, निवेशकों और नियामकों को प्रदान की गई संभावित भ्रामक जानकारी पर ध्यान केंद्रित किया गया है, सीईओ एलोन मस्क के बयानों पर करीब ध्यान दिया गया है।
प्रतिभूति और विनिमय आयोग यह भी जांच कर रहा है कि क्या टेस्ला ने अपने संचार में स्व-ड्राइविंग क्षमताओं के बारे में गलत बयान दिए हैं।
टेस्ला और सीईओ एलोन मस्क अपने सेल्फ-ड्राइविंग टेक्नोलॉजी दावों से जुड़ी प्रतिभूतियों और वायर धोखाधड़ी के लिए एक जांच का सामना कर रहे हैं, जिससे पारदर्शिता और राजस्व और स्टॉक की कीमतों को बढ़ाने के लिए संभावित भ्रामक बयानों के बारे में चिंता बढ़ रही है।
बहस भ्रामक दावों के लिए सीईओ को जवाबदेह ठहराने की चुनौतियों को घेरती है, अनमेट वादों के नतीजे, ग्राहक रिफंड की संभावना, और भविष्य की प्रतिबद्धताओं की वैधता, मार्था स्टीवर्ट के अंदरूनी व्यापार मामले के समानांतर ड्राइंग।
उपयोगकर्ता मस्क के प्रभाव, मशहूर हस्तियों के प्रति निष्ठा, ट्विटर पर गलत सूचना से निपटने, ऑनलाइन सामग्री को हटाने, @ElonJet खाते पर प्रतिबंध लगाने और टेस्ला की छवि पर इसके प्रभाव पर विभाजित हैं।
प्रीप्रिंट साइकेडेलिक्स के समान चेतना के परिवर्तित राज्यों को बनाने में परिपत्र सांस के चिकित्सीय लाभों की जांच करता है।
यह सांस लेने की शारीरिक और मनोवैज्ञानिक प्रक्रियाओं में तल्लीन करता है, यह दर्शाता है कि कैसे जानबूझकर हाइपरवेंटिलेशन सीओ को कम करता है2 परिवर्तित राज्यों को प्र ेरित करने के लिए।
निष्कर्ष मानसिक स्वास्थ्य उपचार के लिए एक गैर-औषधीय विकल्प के रूप में सांस लेने का प्रस्ताव करते हैं, साइकेडेलिक उपचारों के समान परिणामों के साथ, एक मनोचिकित्सा उपकरण के रूप में इसकी क्षमता पर जोर देते हैं।
ब्रीथवर्क हाइपरवेंटिलेशन के माध्यम से मस्तिष्क को ऑक्सीजन को प्रतिबंधित करके चेतना की परिवर्तित अवस्थाओं को ट्रिगर कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप मतिभ्रम और संशोधित धारणाएं होती हैं।
वैज्ञानिक अनुसंधान ने इस घटना का पता लगाया है, साइकेडेलिक दवाओं के प्रभावों की तुलना करते हुए।
बहस इस बात पर केंद्रित है कि सांस लेने का काम मस्तिष्क रसायन विज्ञान, मानसिक स्वास्थ्य और समग्र कल्याण को कैसे प्रभावित कर सकता है।
पोस्ट में एक्स सर्वर के साथ संचार के लिए एक्स 11 प्रोटोकॉल पर ध्यान केंद्रित करते हुए, एक्सलिब के बिना सॉकेट और सी प्रोग्रामिंग के माध्यम से लिनक्स में विंडोज़ बनाने का विवरण है।
इसमें संचार, विंडो निर्माण, प्रतिक्रिया हैंडलिंग, इवेंट प्रोसेसिंग, रंग सेट करने और विंडोज़ पर टेक्स्ट लिखने के लिए फ़ंक्शन शामिल हैं।
एप्लिकेशन लगातार संचालित होता है, त्रुटियों का प्रबंधन, कनेक्शन बंद करता है, और X11 में बाइनरी संचार और संसाधन प्रबंधन को समझने को रेखांकित करता है।
लेख लिनक्स में खिड़कियां खोलने के लिए उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रोटोकॉल और तकनीकों में तल्लीन करता है, जैसे सॉकेट, एसएसएच, वीएनसी, एक्सपीआरए और एक्स 2 जीओ।
यह X11 प्रोटोकॉल के साथ इंटरैक्ट करते समय XCB जैसे विकल्पों की तुलना में Xlib की सीमाओं को संबोधित करता है।
पारंपरिक X11 प्रोटोकॉल और आधुनिक ग्राफिक्स रेंडरिंग विधियों के बीच तुलना की जाती है, जो उनकी संबंधित ताकत और कमजोरियों को उजागर करती है।