लेखक को "रेमंड" से एक ईमेल प्राप्त हुआ जिसमें Wisp, एक हेडलेस CMS, का प्रचार किया गया था। यह ईमेल व्यक्तिगत प्रतीत हो रहा था लेकिन वास्तव में AI द्वारा उत्पन्न किया गया था।
ईमेल एक व्यापक संपर्क रणनीति का हिस्सा था जिसमें एआई का उपयोग करके लगभग 1,000 व्यक्तिगत ईमेल उन डेवलपर्स को भ ेजे गए थे जिनके सार्वजनिक ब्लॉग GitHub पर हैं।
लेखक इस एआई-चालित दृष्टिकोण से निराशा व्यक्त करते हैं और इस तरह के स्पैम से बचने के लिए अपने GitHub-मिरर को निजी बनाने पर विचार करते हैं।
timharek.no से एक एआई-जनित ईमेल का दावा है कि उन्होंने कई बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का उपयोग करके व्यक्तिगत ईमेल बनाने में सफलता प्राप्त की है, बिना प्राप्तकर्ताओं को एआई स्रोत का पता चले।
यह ध्यान और संलग्नता को सार्थक प्रगति पर प्राथमिकता देने के बारे में नैतिक चिंताएँ उठाता है, कुछ लोग इसकी तुलना इंजीनियरों के विज्ञापन तकनीक पर ध्यान केंद्रित करने से करते हैं बजाय चंद्रमा पर उतरने जैसी महत्वपूर्ण उपलब्धियों के।
चर् चा एआई के विपणन में द्वैध प्रकृति को रेखांकित करती है, इसके स्पैम में दुरुपयोग की संभावना और इसके मूल्यवान अनुप्रयोगों दोनों को स्वीकार करते हुए।
प्रोटॉन ने प्रोटॉन डॉक्स पेश किया है, जो गूगल डॉक्स का एक सुरक्षित विकल्प है, जिसमें समृद्ध संपादन और सहयोग उपकरण शामिल हैं और यह एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन के साथ आता है।
प्रोटॉन डॉक्स उन्नत फॉर्मेटिंग, छवि एम्बेडिंग, और माइक्रोसॉफ्ट .docx सहित कई प्रारूपों का समर्थन करता है, और टिप्पणियों और कर्सर ट्रैकिंग जैसी सुविधाओं के साथ वास्तविक समय में सहयोग की अनुमति देता है।
यह लॉन्च प्रोटॉन के व्यापक विस्तार का हिस्सा है, जिसमें एक वीपीएन, एन्क्रिप्टेड कैलेंडर, और पासवर्ड मैनेजर शामिल हैं, और जल्द ही प्रोटॉन डॉक्स उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध होगा।
प्रोटॉन ने एक सहयोगात्मक रिच टेक्स्ट एडिटर पेश किया है, जो गूगल डॉक्स के समान है, जिसका उद्देश्य एक सुरक्षित, एन्क्रिप्टेड विकल्प प्रदान करना है।
उपयोगकर्ता विभाजित हैं, कुछ नए उपकरण की सराहना कर रहे हैं जबकि अन्य इस बात को लेकर चिंतित हैं कि प्रोटॉन अपने उत्पाद रेंज का विस्तार कर रहा है बजाय इसके कि मौजूदा सेवाओं जैसे ईमेल और कैलेंडर को बेहतर बनाए।
चर्चाओं में प्रोटॉन की पेशकशों की ओपन-सोर्स प्रकृति और अन्य सेवाओं के साथ तुलना शामिल है, जिसमें कुछ उपयोगकर्ता अपने सभी डेटा को एक ही कंपनी के इकोसिस्टम में समेकित करने को लेकर सतर्क हैं।
पुलों को स्पष्ट स्थानों पर भार का समर्थन करना चाहिए, जिसके लिए मजबूत अधोसंरचनाओं जैसे कि स्तंभ या आधार की आवश्यकता होती है ताकि केंद्रित बलों को संभाला जा सके।
नींव के खंभे, जो जमीन में गहराई तक धंसे होते हैं, अंत-धारण और त्वचा घर्षण के माध्यम से स्थिरता प्रदान करते हैं, और ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज भारों का प ्रतिरोध करते हैं।
ड्रिल्ड शाफ्ट्स और निरंतर उड़ान ऑगर पाइल्स और हेलिकल पाइल्स जैसी विविधताएं विशिष्ट भू-तकनीकी चुनौतियों का समाधान करती हैं, हालांकि सभी विधियों में सीमाएं और संभावित विफलता जोखिम होते हैं।
पुल स्थिर रहते हैं क्योंकि संचालित पाइल्स को स्थापित करने के लिए आवश्यक बल के लिए परीक्षण किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वे महत्वपूर्ण भार को संभाल सकते हैं।
लकड़ी के खंभे, जब पूरी तरह से भीगी हुई जमीन में संरक्षित होते हैं, तो सदियों तक टिक सकते हैं, जैसा कि वेनिस और न्यू ऑरलियन्स में संरचनाओं से प्रमाणित होता है।
मिट्टी का द्रवीकरण, पार्श्व विचलन, और अप्र त्याशित भूमिगत स्थितियों जैसी चुनौतियाँ पाइल ड्राइविंग को जटिल बना सकती हैं, लेकिन नवीन इंजीनियरिंग समाधान, जैसे फ्लोटिंग ब्रिज और ऐतिहासिक उदाहरण जैसे ब्रुकलिन ब्रिज, इन समस्याओं को सफलतापूर्वक पार करने का प्रदर्शन करते हैं।
हैकर न्यूज़ के लिए एक नया सर्च इंजन, जो Vectara का उपयोग करके बनाया गया है, Algolia में पाई जाने वाली सीमाओं को दूर करने का लक्ष्य रखता है, और पिछले 6 महीनों की कहानियों और टिप्पणियों को कवर करता है।
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया ने फिल्टर, सॉर्टिंग विकल्प और बाहरी लिंक को इंडेक्स करने जैसी अतिरिक्त सुविधाओं की आवश्यकता को उजागर किया, जिसमें इसकी प्रभावशीलता के बारे में मिश्रित राय थी, विशेष रूप से Algolia की तुलना में।
इस परियोजना ने हैकर न्यूज़ समुदाय के भीतर खोज प्रासंगिकता और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने पर चर्चाएं शुरू की हैं।
एआई इंफ्रास्ट्रक्चर स्टार्टअप्स को महत्वपूर्ण चु नौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसमें तीव्र प्रतिस्पर्धा और उच्च लागत शामिल हैं, जबकि गूगल, अमेज़न, या फेसबुक जैसे टेक दिग्गज इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं के रूप में विकसित हो गए हैं।
एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में वेंचर कैपिटल निवेश भ्रामक हो सकता है, क्योंकि वास्तविक मूल्य उन कंपनियों में है जो केवल फ्रेमवर्क नहीं बल्कि ठोस, उपयोगकर्ता-मित्रवत समाधान प्रदान करती हैं।
यहां तक कि सफल एआई कंपनियों जैसे OpenAI के पास स्पष्ट उत्पादों की कमी है, जो इस बात पर जोर देती है कि उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को बदलने के लिए व्यावहारिक नवाचारों की आवश्यकता है।
ब्लॉग पोस्ट में नकारात्मक लीप सेकंड की अवधारणा पर चर्चा की गई है, जिसे कभी लागू नहीं किया गया है लेकिन 2018 से पृथ्वी के तेज घूर्णन के कारण आवश्यक हो सकता है।
लीप सेकंड्स को पृथ्वी की अनियमित घूर्णन को समायोजित करने के लिए जोड़ा जाता है, जिससे तकनीकी प्रणालियों जैसे यूनिक्स समय को चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जो 23:59:60 टाइमस्टैम्प के साथ संघर्ष करता है।
2035 तक लीप सेकंड को समाप्त करने के बारे में चल रही बहस है, जिससे नकारात्मक लीप सेकंड के कार्यान्वयन को रोका जा सकेगा, जिसे लेखक निराशाजनक मानते हैं।
चर्चा का केंद्र बिंदु लीप सेकंड की अवधारणा है, जिसे समन्वित सार्वभौमिक समय (UTC) में जोड़ा जाता है ताकि इसे पृथ्वी के घूर्णन के साथ समकालिक रखा जा सके, और नकारात्मक लीप सेकंड की संभावित शुरुआत पर भी विचार किया जा रहा है।
समय समायोजन को संभालने के तरीकों पर विभिन्न राय साझा की जाती हैं, जिनमें लीप सेकंड को समाप्त करना, प्रधान मध्याह्न रेखा को स्थानांतरित करना, और समय क्षेत्रों को समय-समय पर अपडेट करना शामिल है।
बहस समय प्रबंधन की जटिलताओं और संभावित समस्याओं को उजागर करती है, जैसे कि प्रणाली समकालिकता समस्याएं, सॉफ्टवेयर पर प्रभाव, और समय मानकों जैसे कि यूटीसी और टीएआई (अंतर्राष्ट्रीय परमाणु समय) का ऐतिहासिक संदर्भ।
एक जंप को हटाकर AArch64 असेंबली इनर लूप को ऑप्टिमाइज़ करने के प्रयास में 4 गुना धीमापन आया, क्योंकि bl (लिंक के साथ ब्रांच) और ret (वापसी) जोड़े मेल नहीं खा रहे थे, जिससे ब्रांच प्रेडिक्टर भ्रमित हो गया।
ret को br x30 (रजिस्टर पर ब्रांच) से बदलने से प्रदर्शन समस्या हल हो गई, और आगे के अनुकूलन, जिनमें इनलाइनिंग और SIMD (सिंगल इंस्ट्रक्शन, मल्टीपल डेटा) निर्देशों का उपयोग शामिल है, ने महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त की।
अंतिम अनुकूलित SIMD संस्करण 94 नैनोसेकंड में चला, जो मूल कोड से लगभग 8.8 गुना तेज था, यह असममित शाखाओं से बचने और प्रदर्शन लाभ के लिए SIMD का उपयोग करने के महत्व को उजागर करता है।
लेख एक अनुकूलित कोड को प्रदर्शित करता है जो 1024 32-बिट फ्लोटिंग पॉइंट संख्याओं के एक एरे का योग 94 नैनोसेकंड में करता है, कैश उपयोग के कारण दक्षता पर जोर देते हुए।
यह शाखा पूर्वानुमान और सीपीयू आर्किटेक्चर के प्रदर्शन पर महत्व, साथ ही फ्लोटिंग-पॉइंट अंकगणित की जटिलताओं और निर्धारक परिणाम सुनिश्चित करने पर चर्चा करता है।
रेमंड चेन के पिछले कार्य और SIMD (सिंगल इंस्ट्रक्शन, मल्टीपल डेटा) निर्देशों, कंपाइलर ऑप्टिमाइजेशन, और ऐतिहासिक CPU व्यवहारों पर उपयोगकर्ता टिप्पणियों का उल्लेख शामिल है।
गूगल के कार्बन उत्सर्जन में 2019 की तुलना में लगभग 50% की वृद्धि हुई है, जैसा कि इसकी 2024 पर्यावरण रिपोर्ट में बताया गया है, जो 2030 तक शुद्ध-शून्य उत्सर्जन के लक्ष्य को चुनौती दे रहा है।
उत्सर्जन में वृद्धि मुख्य रूप से डेटा केंद्रों में उच्च ऊर्जा खपत और एआई प्रगति द्वारा प्रेरित आपू र्ति श्रृंखला उत्सर्जन के कारण है, जिसमें 2023 में डेटा केंद्र बिजली खपत में 17% की वृद्धि हुई है।
इन चुनौतियों के बावजूद, गूगल अपने कुशल बुनियादी ढांचे और उत्सर्जन में कटौती के माध्यम से अपने पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के लिए प्रतिबद्ध है, जो एआई की मांग के कारण माइक्रोसॉफ्ट जैसी अन्य तकनीकी कंपनियों द्वारा भी सामना की जा रही एक चुनौती है।
गूगल के कार्बन उत्सर्जन में पिछले साल की तुलना में 13% की वृद्धि हुई है, मुख्य रूप से डेटा केंद्रों में ऊर्जा खपत और आपूर्ति श्रृंखला उत्सर्जन में वृद्धि के कारण।
2019 की तुलना में उत्सर्जन में 48% की वृद्धि हुई है, लेकिन यह वृद्धि पूरी तरह से AI के कारण नहीं है, भले ही कुछ सुर्खियों में ऐसा कहा गया हो।
वर्षों में उत्सर्जन में वृद्धि धीरे-धीरे हुई है, और इस वृद्धि पर एआई के विशिष्ट प्रभाव अभी भी स्पष्ट नहीं हैं।
यह पोस्ट ट्रांसफार्मर मॉडल पर गहराई से चर्चा करती है, जो ध्यान तंत्रों का उपयोग करके प्रशिक्षण गति और प्रदर्शन को बढ़ाता है, और विशिष्ट कार्यों में गूगल न्यूरल मशीन अनुवाद मॉडल को पार कर जाता है।
ट्रांसफार्मर मॉडल, जिसे "Attention is All You Need" पेपर में विस्तृत किया गया है, के TensorFlow (Tensor2Tensor पैकेज) और PyTorch (हार्वर्ड का NLP गाइड) में कार्यान्वयन हैं, और इसे Google Cloud द्वारा उनके Cloud TPU ऑफरिंग के लिए अनुशंसित किया गया है।
मॉडल की संरचना में एन्कोडिंग और डिकोडिंग घटक शामिल हैं, जिनमें आत्म-ध्यान और बहु-शीर्षक ध्यान परतें होती हैं, जो इसे इनपुट के प्रासंगिक भागों पर ध्यान केंद्रित करने और अनुवाद की सटीकता में सुधार करने की अनुमति देती हैं।
जे अलामार द्वारा लिखित 'द इलस्ट्रेटेड ट्रांसफार्मर' को मूल ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर की चरण-दर-चरण व्याख्या के लिए अत्यधिक सराहा गया है।
डिकोडर-ओनली आर्किटेक्चर जैसे GPT-3 में जानकारी के प्रवाह को देखने के लिए bbycroft.net की सिफारिश की जाती है।
उपयोगकर्ता हार्वर्ड के एनएलपी साइट से एनोटेटेड कोड का सुझाव देते हैं ताक ि ट्रांसफॉर्मर्स की गहरी समझ प्राप्त की जा सके, और ध्यान तंत्र जैसी अंतर्निहित यांत्रिकी को समझने के महत्व पर जोर देते हैं।
ब्राजील के राष्ट्रीय डेटा संरक्षण प्राधिकरण ने मेटा को ब्राजील से डेटा का उपयोग अपने एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए प्रतिबंधित कर दिया है, मौलिक अधिकारों के संभावित खतरों का हवाला देते हुए।
मेटा की अद्यतन गोपनीयता नीति, जो एआई प्रशिक्षण के लिए सार्वजनिक पोस्ट के उपयोग की अनुमति देती है, ब्राज़ीलियाई नियमों के अनुरूप नहीं है, जिसके कारण यह प्रतिबंध लगाया गया है।
मेटा को इस निर्णय का पालन पांच दिनों के भीतर करना होगा, अन्यथा उसे दैनिक जुर्माने का सामना करना पड़ेगा, जो यूरोप में देखे गए समान प्रतिरोध को दर्शाता है, जबकि अमेरिका में सार्वजनिक डेटा के साथ एआई प्रशिक्षण जारी है।
ब्राजील के डेटा नियामक ने गोपनीयता चिंताओं के कारण मेटा को एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग करने से रोक दिया है, जो एआई प्रशिक्षण में डेटा उपयोग और बौद्धिक संपदा पर चल रही बहसों को उजागर करता है।
कुछ लोग एक समझौते का प्रस्ताव रखते हैं जिसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा के उपयोग की अनुमति दी जाती है यदि परिणामी एआई मॉडल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराए जाते हैं, हालांकि नैतिक चिंताएं और उपयोगकर्ता डेटा के संभावित शोषण की समस्याएं बनी रहती हैं।
ऐसे नियमों की प्रभावशीलता और प्रवर्तन की जांच की जा रही है, डेटा ऑडिटिंग और क्षेत्राधिकार संबंधी चुनौतियों में शामिल जटिलताओं को ध्यान में रखते हुए।
एप्पल एक नई एआई साझेदारी के माध्यम से ओपनएआई के बोर्ड में एक पर्यवेक्षक की भूमिका प्राप्त करेगा, जो एप्पल के उपयोगकर्ता आधार के रणनीतिक मूल्य को रेख ांकित करता है।
भले ही Apple ने GPT-4 API कॉल्स में निवेश या भुगतान नहीं किया है, Apple अपने AI साझेदार में स्थिरता सुनिश्चित करता है, जबकि OpenAI एक लाभदायक बाजार तक पहुंच प्राप्त करता है।
यह साझेदारी तकनीकी उद्योग के व्यापक प्रभावों और एआई कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धात्मक गतिशीलता को रेखांकित करती है।
सोनार, एक कोड गुणवत्ता उपकरण, नई भाषा सिंटैक्स के साथ तालमेल बिठाने में संघर्ष करता है, जिससे डेवलपर्स, विशेष रूप से कोटलिन के साथ, निराश हो जाते हैं।
डिफ़ॉल्ट सोनार सेटअप अक्सर अनावश्यक कोड परिवर्तनों को मजबूर करता है, और नियमों को अनुकूलित करना या अपवादों की अनुमति देना उपयोगकर्ता के अनुकूल नहीं है, विशेष रूप से तंग समय सीमा के तहत।
सुधार के सुझावों में शामिल हैं: नियमों के अपवादों के लिए उपयोगकर्ता भूमिकाएँ, व्यवस्थापक सूचनाओं के साथ, अपवादों के लिए समूह सहमति, और नियमों के मुद्दों पर चर्चा के लिए एक सामुदायिक धागा।
सोनार, एक कोड गुणवत्ता और सुरक्षा उपकरण, कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए निराशा का कारण बन रहा है क्योंकि अपवादों के लिए व्यापक औचित्य की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से तंग समय सीमा के तहत।
मुख्य समस्याएँ संगठनात्मक और संचार समस्याओं से उत्पन्न होती हैं, न कि उपकरण से, उपयोगकर्ताओं ने कोड कवरेज क्रेडिट के नुकसान और वर्कअराउंड की आवश्यकता का उल्लेख किया है।
हालांकि सोनार कई लोगों के लिए, विशेष रूप से जूनियर और सीनियर इंजीनियरों के लिए लाभकारी है, इसके निर्माण समय पर प्रभाव और प्रबंधन द्वारा लगाई गई कठोरता आम आलोचनाएं हैं।
एक नया एपिजेनेटिक संपादक विकसित किया गया है जो विशिष्ट जीनों को मौन कर सकता है, जिससे एकल जीनों को लक्षित करके बीमारियों को रोकने की संभावना है।
जॉर्ज चर्च की सूची में नॉकआउट के लिए उल्लेखनीय जीनों में शामिल हैं MSTN दुबली मांसपेशियों की वृद्धि के लिए, SCN9A दर्द के प्रति असंवेदनशीलता के लिए, और PCSK9 कम कोरोनरी रोग के लिए।
हालांकि आशाजनक है, जीन थेरेपी की जटिलता को उजागर किया गया है, जिसमें कुछ लक्षण बहुजीनिक होते हैं और पर्यावरणीय कारकों पर विचार करने की आवश्यकता होती है।
ईएफ एजुकेशन-ईज़ीपोस्ट के मुख्य शेफ ओवेन ब्लैंडी ने चुनौतियों के अनुकूल होकर लचीलापन दिखाया, जो पेशेवर साइक्लिंग में एक महत्वपूर्ण गुण है।
आधुनिक साइक्लिंग टीमें कस्टम फूड ट्रक, पोषण ऐप्स और डेटा-आधारित भोजन योजनाओं में निवेश करती हैं, जिसमें प्रत्येक सवार के लिए आहार को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग किया जाता है।
टीमें उच्च कार्बोहाइड्रेट और प्रोटीन पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक दिन में पांच भोजन की योजना का पालन करती हैं, जिसमें साइकिल पर ऊर्जा बार, जैल और पारंपरिक खाद्य पदार्थ जैसे चावल के केक शामिल होते हैं।
पेशेवर साइक्लिंग टीमों ने पोषण के प्रति अपने दृष्टिकोण में महत्वपूर्ण बदलाव किए हैं, जिसमें ताजे हर्ब्स और खट्टे फलों के साथ साधारण, हल्के मसालेदार भोजन पर जोर दिया गया है।
राइडर्स प्रशिक्षण के दौरान पोषण को अनुकूलित करने के लिए ग्लूकोज मॉनिटरिंग उपकरणों का उपयोग करते हैं, हालांकि इन उपकरणों का उपयोग रेस के दौरान प्रतिबंधित है, जो व्यक्तिगत पोषण के महत्व को दर्शाता है।
टीमें तार्किक चुनौतियों का सामना करती हैं, जैसे पर्याप्त बर्फ की व्यवस्था करना और ऐंठन जैसी समस्याओं को रोकने के लिए आहार का सावधानीपूर्वक प्रबंधन करना, जबकि डोपिंग एक चिंता का विषय बनी रहती है लेकिन सख्त परीक्षण और निगरानी के कारण यह कम प्रचलित है।
10 वर्षों के अनुभव के साथ एक वरिष्ठ फुल-स्टैक वेब सॉफ्टवेयर इंजीनियर एक पेशेवर एआई भूमिका में परिवर्तन के लिए सलाह मांग रहा है।
व्यक्ति के पास प्रोग्रामिंग, गणित और कंप्यूटर विज्ञान में मजबूत नींव है, लेकिन कुछ एआई क्षेत्रों में शून्य से शुरू करने की उम्मीद है।
वे स्व-शिक्षण एआई, मशीन लर्निंग (एमएल), और डीप लर्निंग कर रहे हैं, और उन लोगों से अंतर्दृष्टि की तलाश कर रहे हैं जिन्होंने इसी तरह का करियर परिवर्तन किया है।
कई पेशेवरों ने सफलतापूर्वक वेब विकास से एआई/एमएल भूमिकाओं में परिवर्तन किया है, अक्सर मौजूदा कौशल का उपयोग करके और पाठ्यक्रमों और स्व-अध्ययन के माध्यम से नए कौशल सीखकर।
मुख्य रणनीतियों में सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में एआई टीमों में शामिल होना, मौजूदा एआई एपीआई का उपयोग करना, और धीरे-धीरे एआई/एमएल तकनीकों में कौशल बढ़ाना शामिल है।
व्यावहारिक सलाह में Fast AI जैसे विशेष पाठ्यक्रम लेना, ओपन-सोर्स AI परियोजनाओं में भाग लेना, और AI/ML में क्षमताओं को प्रदर्शित करने के लिए एक मजबूत पोर्टफोलियो बनाना शामिल है।