नासा का वॉयेजर 1 अंतरिक्ष यान, जो नवंबर 2023 से तकनीकी समस्याओं का सामना कर रहा था, अब पूरी तरह से संचालन में है और इसके सभी चार विज्ञान उपकरण उपयोगी डेटा वापस भेज रहे हैं।
समस्या को उड़ान डेटा उपप्रणाली में एक चिप से जोड़ा गया और कोड को स्थानांतरित करके हल किया गया, जिससे 46 साल पुराने अंतरिक्ष यान की मजबूती प्रदर्शित हुई।
पृथ्वी से 15 अरब मील दूर होने के बावजूद, वॉयेजर 1 इंटरस्टेलर स्पेस से मूल्यवान डेटा प्रदान करना जारी रखता है, और इसके कार्यक्षमता को बनाए रखने और इसके मिशन को बढ़ाने के प्रयास जारी हैं।
वॉयेजर 1 फिर से ऑनलाइन है और सभी चार उपकरणों से डेटा प्रसारित कर रहा है, जो हाल ही में दिवंगत हुए वॉयेजर के मुख्य परियोजना वैज्ञानिक एड स्टोन को श्रद्धांजलि के रूप में कार्य कर रहा है।
पीढ़ी जहाजों और भविष्य के तेज अंतरिक्ष यानों के संभावित पहले गंतव्य तक पहुंचने के बारे में चर्चाएं शुरू हो गई हैं, जिसमें समय विस्तार और सापेक्षिक यात्रा जैसे अवधारणाओं का अन्वेषण किया जा रहा है।
ब्रेकथ्रू स्टारशॉट ग्र ाम-स्तरीय प्रोब्स के लेजर सेल त्वरण का प्रस्ताव करता है, जो संभावित रूप से एक दशक के भीतर वॉयेजर 1 को पीछे छोड़ सकते हैं, जो अंतरिक्ष यात्रा प्रौद्योगिकी में प्रगति को उजागर करता है।
लेखक अपने सर्वर और मैकस्टोरीज़ पर एआई बॉट्स, विशेष रूप से पर्प्लेक्सिटी, को ब्लॉक करने में चुनौतियों पर चर्चा करता है, बावजूद इसके कि उन्होंने ब्लॉक्स लागू किए हैं।
Perplexity AI ऐसा प्रतीत होता है कि यह robots.txt प्रतिबंधों को बायपास करता है और सही उपयोगकर्ता एजेंट स्ट्रिंग का उपयोग नहीं करता है, जिससे उनकी पहुंच को अवरुद्ध करना कठिन हो जाता है।
लेखक आगे की कार्रवाइयों का पता लगा रहे हैं, जिसमें अधिक जानकारी के लिए Perplexity के Discord में शामिल होना, एक बग रिपोर्ट दर्ज करना, और एक GDPR अनुरोध पर विचार करना शामिल है।
पाठ में Perplexity AI द्वारा डेटा के उपयोग पर चर्चा की गई है, जिसमें AI प्रशिक्षण के लिए डेटा उपयोग पर उपयोगकर्ता नियंत्रण और डेटा को उपयोगकर्ता द्वारा अनुरोधित प्रारूप में प्रस्तुत करने के लिए वेबसाइटों से प्रश्न करने के नैतिक निहितार्थों पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
ऐग्रीगेटर सेवाओं जैसे Perplexity के नकारात्मक प्रभाव के बारे में चिंताएँ उठाई जा रही हैं, क्योंकि ये सेवाएँ मूल सामग्री स्रोतों पर सीधे ट्रैफ़िक को कम कर सकती हैं, जिससे संभावित रूप से अंतर्दृष्टि और राजस्व का नुकसान हो सकता है।
यह पाठ कॉपीराइट, वैधता, और एआई प्रशिक्षण और डेटा स्क्रैपिंग में नैतिकता के व्यापक मुद्दों को भी छूता है, ऐतिहासिक मामलों से प्रथाओं की तुलना करता है और नए नियमों और विश्लेषणात्मक सुविधाओं की संभावित आवश्यकता पर चर्चा करता है।
3D प्रोग्रामिंग में 3D रोटेशन के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जिनमें रोटेशन मैट्रिसे स, यूलर कोण, और क्वाटरनियन शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और सीमाएँ होती हैं।
ऑयलर कोण गिम्बल लॉक और असंगत कोणीय वेग जैसी समस्याएं पैदा कर सकते हैं, जिससे वे रोबोटिक्स जैसी अनुप्रयोगों में इंटरपोलेशन के लिए कम उपयुक्त हो जाते हैं।
क्वाटरनियन्स और अक्ष/कोण घूर्णन को रोटेशन की रचना और इंटरपोलेशन के लिए अधिक प्रभावी बताया गया है, जिसमें क्वाटरनियन्स 3D बिंदु घूर्णन के लिए एक मजबूत विधि और घातांक मानचित्र की आसान गणना प्रदान करते हैं।
यह पाठ ली समूह/ली बीजगणित पत्राचार की व्याख्या करता है, जो 3D घुमावों के लिए उपयोगी एक गणितीय अवधारणा है, जो घातांक और लघुगणक मानचित्रों का उपयोग करके सुचारू संक्रमण और संयोजन की अनुमति देती है।
क्वाटरनियन्स को कंप्यूटर ग्राफिक्स में उनकी दक्षता के लिए विशेष रूप से एनीमेशन में, उनके संक्षिप्त प्रतिनिधित्व और 3x3 मैट्रिक्स पर उनकी गणनात्मक लाभों के कारण प्रमुखता दी जाती है।
चर्चा में रोटेशन का अनुमान लगाने के लिए कालमैन फिल्टर के उपयोग, रोटेशन के औसत निकालने की जटिलताओं, और रोबोटिक्स और वीडियो गेम विकास जैसे क्षेत्रों में विभिन्न मेट्रिक्स के अनुप्रयोग शामिल हैं।
टेस्ला अपने फुल सेल्फ-ड् राइविंग (FSD) सिस्टम का मुफ्त परीक्षण प्रदान कर रही है, लेकिन उपयोगकर्ताओं की रिपोर्ट है कि यह अभी भी महत्वपूर्ण त्रुटियाँ करता है, जिसके लिए ड्राइवर के हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
कई परीक्षणों में, FSD ने गलत लेन परिवर्तन, घबराहट में सुधार, और यहां तक कि लाल बत्ती पार करने जैसी गलतियाँ कीं, जिससे इसकी विश्वसनीयता के बारे में चिंताएँ उत्पन्न हुईं।
लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि जबकि FSD संभावनाएं दिखाता है, वर्तमान में इसमें व्यावहारिक मूल्य की कमी है और वे अनुकूली क्रूज़ नियंत्रण और लेन केंद्रित करने जैसी अधिक विश्वसनीय ऑटोपायलट सुविधाओं को प्राथमिकता देते हैं।
टेस्ला की फुल से ल्फ-ड्राइविंग (FSD) तकनीक को एक व्यवहार्य उत्पाद की तुलना में स्टॉक मूल्य बढ़ाने वाला अधिक माना जाता है, और इसके प्रतिस्पर्धियों पर तकनीकी श्रेष्ठता को लेकर संदेह है।
रिपोर्टों के अनुसार, टेस्ला का कमजोर ड्राइवर एंगेजमेंट सिस्टम ऑटोपायलट की क्षमताओं के लिए अनुपयुक्त है, जिससे दुरुपयोग, दुर्घटनाएं और कम से कम 13 घातक घटनाएं हुई हैं।
बहस में टेस्ला के वादों पर संदेह, पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त करने की जटिलता, और ड्राइविंग में सुधार के लिए अधिक सेंसरों की आवश्यकता शामिल है, जो उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं और वास्तविक क्षमताओं के बीच के अंतर को उजागर करता है।
एडवर्ड स्नोडेन ने सार्वजनिक रूप से OpenAI की आलोचना की है क्योंकि उन्होंने अपने बोर्ड में एक NSA निदेशक को नियुक्त किया है, इसे वैश्विक अधिकारों के साथ विश्वासघात बताया है।
स्नोडेन की चेतावनी ओपनएआई के उत्पादों, जिसमें चैटजीपीटी भी शामिल है, के साथ गोपनीयता और निगरानी के बारे में चिंताओं को इंगित करती है।
एडवर्ड स्नोडेन ने OpenAI पर भरोसा न करने की चेतावनी दी है, यह सुझाव देते हुए कि बौद्धिक संपदा अधिकारों को दरकिनार करने और उचित श्रेय या भुगतान के बिना कार्यों का शोषण करने की जल्दबाजी हो रही है।
पाठ में OpenAI जैसी कंपनियों में बोर्ड सदस्यों की नियुक्ति पर चर्चा की गई है, जिसमें निर्णयों को वित्तीय लाभ के लिए केवल औपचारिक रूप से मंजूरी देने की प्रामाणिकता और संभावना पर सवाल उठाए गए हैं।
एआई के गोपनीयता पर प्रभाव, कॉपीराइट उल्लंघन, और ओपनएआई और सरकार के बीच संभावित सहयोग के बारे में चिंताएं उठाई जा रही हैं, जिससे कुछ उपयोगकर्ताओं ने अपने खाते रद्द कर दिए और अपने डेटा को हटा दिया।
SYZYGY एक खुला मानक है जिसे उच्च-प्रदर्शन परिधीय कनेक्टिविटी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो किफायती और कॉम्पैक्ट कनेक्टर्स और केबल्स प्रदान करता है।
यह कम गति वाले Digilent PMOD उपकरणों और उच्च-प्रदर्शन VITA 57.1 FMC परिधीय उपकरणों के बीच की खाई को पाटता है, जिससे यह प्रोटोटाइप, सिस्टम एकीकरण, परीक्षण और मूल्यांकन प्रणालियों के लिए आदर्श बन जाता है।
SYZYGY दो प्रकार के कनेक्टर प्रदान करता है: एक 40-पिन मानक परिधीय कनेक्टर और एक 60-पिन ट्रांसीवर परिधीय कनेक्टर, दोनों ही निश्चित और प्रोग्रामेबल वोल्टेज और सिंगल-एंडेड सिग्नल का समर्थन करते हैं।
पाठ में उच्च-गति, निम्न-विलंबता संचार के लिए MCUs (माइक्रोकंट्रोलर यूनिट्स) और MPUs (माइक्रोप्रोसेसर यूनिट्स) में हार्ड PCIe (पेरिफेरल कंपोनेंट इंटरकनेक्ट एक्सप्रेस) एंडपॉइंट्स को एकीकृत करने के संभावित लाभों पर चर्चा की गई है।
वर्तमान सीमाओं में महंगे FPGAs (फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़) की आवश्यकता या PCIe का उपयोग करने के लिए MCUs/MPUs का सीमित चयन, और RISC-V MCUs में तेज डेटा ट्रांसफर विकल्पों की कमी शामिल है।
पाठ ओपल केली द्वारा सिज़ीजी मानक के विकास को उजागर करता है, जो परिधीय संबोधन के लिए एनालॉग वोल्टेज जैसी नवीन विधियों का उपयोग करता है और धीरे-धीरे अपनाया गया है, हालांकि इसकी लोकप्रियता अन्य मानकों जैसे एफएमसी (एफपीजीए मेज़ानाइन कार्ड) की तुलना में स्पष्ट नहीं है।
थ्रीस्केपर एक वेबसाइट है जो उपयोगकर्ताओं को टाउनस्केपर मॉडल्स को थ्री.जेएस में लोड करने की अनुमति देती है, जिससे इंटरैक्टिव 3D अनुभव को बढ़ाया जा सकता है।
टाइनी ग्लेड, एक आगामी गेम जो रस्ट में बेवी का उपयोग करके लिखा गया है, अपने सहज निर्माण UI/UX के लिए जाना जाता है, जिसमें अनरियल एडिटर में समान अवधारणाओं को शामिल करने के सुझाव दिए गए हैं।
लेखक एक इंटरैक्टिव 3D प्रोजेक्ट पर चर्चा करते हैं जिसमें टेलीपोर्टेशन और डबल जंप जैसी विशेषताएं हैं, और प्रदर्शन समस्याओं और बैटलफील्ड हीरोज़ की याद दिलाने वाले नॉस्टैल्जिक तत्वों का उल्लेख करते हैं।
एक पिता, जिन्हें CoffeePie के नाम से जाना जाता है, ने Anki, एक स्पेस्ड रिपीटिशन टूल, का उपयोग करके अपने बच्चों को औसत से कई साल पहले पढ़ना सिखाया, जब वे 2 साल और 1 साल 9 महीने के थे।
5 साल की उम्र तक, उसकी बेटी अंग्रेजी, हिब्रू, और स्पेनिश में पढ़ रही थी, जो पाँचवीं या आठवीं कक्षा के छात्र के स्तर के बराबर था, जबकि उसका बेटा गुणा तालिकाएँ और उन्नत गणित की अवधारणाएँ जानता था।
पिता ने देखा कि जबकि अंकी प्रारंभिक पढ़ाई और गणित के लिए प्रभावी था, जैसे-जैसे उनके बच्चों के कौशल में उन्नति हुई, इसमें सीमाएँ थीं, जिससे अधिक जटिल समस्या-समाधान उपकरणों की आवश्यकता पड़ी।
बहस इस बात पर केंद्रित है कि क्या दो साल के बच्चों को पढ़ना सिखाना लाभकारी है या संभावित रूप से हानिकारक, जिसमें सामाजिक और संज्ञानात्मक प्रभावों के बारे में दोनों पक्षों के तर्क शामिल हैं।
एक विकासात्मक शोधकर्ता तर्क देते हैं कि बाल विकास की मील के पत्थर भिन्न होते हैं और बच्चों पर अधिक दबाव डालना प्रतिकूल हो सकता है, इस पर जोर देते हुए कि बच्चों की जिज्ञासा और रुचि का पालन करना महत्वपूर्ण है।
पाठ में पढ़ाने के विभिन्न तरीकों और उपकरणों पर चर्चा की गई है, जैसे कि फ्लैशकार्ड्स, इंटरएक्टिव पाठ्यक्रम, और अंतराल पुनरावृत्ति, जिसमें आकर्षक और आयु-उपयुक्त सामग्री की आवश्यकत ा पर जोर दिया गया है।
लेखक स्मार्ट होम नियंत्रण के लिए एक स्थानीय LLM (बड़ा भाषा मॉडल) वॉयस असिस्टेंट को अनुकूलित करने पर काम कर रहे हैं, जिसमें अनुमान के 'प्रिफिल' चरण के दौरान विलंबता को कम करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
उन्होंने बड़े प्रॉम्प्ट्स को छोटे हिस्सों में विभाजित करने के लिए एक RAG (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन) विधि को लागू किया, जिससे संदर्भ की लंबाई कम करने और गति में सुधार करने में मदद मिलती है।
लेखक ने एक RAG API बनाया, मौसम पूर्वानुमान और कैलेंडर घटनाओं जैसी सुविधाएँ जोड़ीं, और अपने सिस्टम को इस नए API का उपयोग करने के लिए अपडेट किया, जिससे वॉयस असिस्टेंट को अधिक कुशल और उत्तरदायी बनाने का लक्ष्य रखा।
उपयोगकर्ता सामान्य सेवाओं के लिए प्रीकंप्यूटिंग एम्बेडिंग पर चर्चा करते हैं ताकि LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) वॉयस असिस्टेंट की गति को बढ़ाया जा सके, जिसमें कुछ लोग सिफारिश एल्गोरिदम को एक व्यवहार्य समाधान के रूप में सुझाते हैं।
मॉडल casperhansen/llama-3-70b-instruct-awq, इसके आधार Llama 2, और इसके प्रदर्शन के बारे में एक बहस चल रही है, जिसमें कुछ उपयोगकर्ताओं को क्वेरी और प्रतिक्रिया के बीच का अंतराल समस्याजनक लग रहा है।
इस बात पर मतभेद हैं कि एआई को मानव व्यवहार की नकल करनी चाहिए या केवल कार्यों को पूरा करना चाहिए, कुछ उपयोगकर्ता मॉडल के व्यंग्यात्मक स्वर से मनोरंजन होते हैं जबकि अन्य इसे अमानवीय पाते हैं।
डिफ़ॉल्ट SQLite कॉन्फ़िगरेशन Django में उत्पादन के लिए उपयुक्त नहीं है क्योंकि इसकी कम-संवहन अनुकूलन, जो Django की आवश्यकताओं के विपरीत है।
डjango संस्करण 5.0, 4.2, या पुराने के लिए, WAL (Write-Ahead Logging) जर्नल मोड को सक्षम करने से लिखने के अनुरोधों को पढ़न े से रोकने से रोककर समवर्तीता में सुधार हो सकता है।
अगस्त 2024 में अपेक्षित Django 5.1, इन SQLite अनुकूलनों को सीधे settings.py में कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देगा, जिससे डेवलपर्स के लिए प्रक्रिया सरल हो जाएगी।
डjango SQLite प्रोडक्शन कॉन्फ़िग में SQLite के WAL (Write-Ahead Logging) मोड के साथ एक महत्वपूर्ण समस्या है, जहां उच्च लोड के तहत WAL फ़ाइल अत्यधिक बढ़ सकती है, जिससे सिस्टम विफलता हो सकती है।
एक समाधान में एक अलग थ्रेड चलाना शामिल है जो WAL आकार की निगरानी करता है और यदि यह 8 एमबी से अधिक हो जाता है तो पढ़ने और लिखने की गति को धीमा कर देता है, लेकिन यह सुझाव देता है कि WAL मोड में SQLite उत्पादन वातावरण के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है।
छोटे से मध्यम प्रोजेक्ट्स के लिए PostgreSQL की सिफारिश की जाती है क्योंकि यह उच्च मात्रा के लेनदेन को बेहतर तरीके से संभालता है और SQLite की तुलना में कम सीमाएं होती हैं।