स्टैनफोर्ड मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने एक अणु बनाया है जो दो प्रोटीनों को जोड़कर कैंसर कोशिका की आत्म-विनाश प्रक्रिया को प्रेरित करता है, जिससे कोशिका मृत्यु जीन सक्रिय होते हैं।
यह अभिनव विधि प्रसारित बड़े बी-कोशिका लिंफोमा को लक्षित करती है, जिसमें BCL6 प्रोटीन, जो कोशिका मृत्यु को रोकता है, को CDK9 से जोड़ती है, एक एंजाइम जो एपोप्टोसिस (प्रोग्राम्ड कोशिका मृत्यु) को प्रेरित करता है।
यह शोध, जो साइंस में प्रकाशित हुआ है, चूहों पर आगे की परीक्षण प्रक्रिया से गुजर रहा है और हो सकता है कि यह क्लिनिकल परीक्षणों की ओर ले जाए, जिसमें हावर्ड ह्यूजेस मेडिकल इंस्टीट्यूट और नेशनल इंस्टीट्यूट्स ऑफ हेल्थ जैसी संस्थाओं से वित्तपोषण प्राप्त हो रहा है।
वैज्ञानिकों ने कैंसर कोशिकाओं को आत्म-विनाश के लिए प्रेरित करने की एक विधि विकसित की है, जिसमें दो प्रोटीनों को बांधकर BCL6 जीन को लक्षित किया जाता है, जो कैंसर कोशिकाओं के जीवित रहने में मदद करता है।
यह तकनीक लक्षित कैंसर उपचारों की प्रवृत्ति का हिस्सा है, जो कीमोथेरेपी जैसे पारंपरिक उपचारों की तुलना में सटीकता पर ध्यान केंद्रित करती है।
चुनौतियों में संभावित दुष्प्रभाव और व्यक्तिगत ट्यूमर डीएनए के आधार पर व्यक्तिगत उपचारों की आवश्यकता शामिल है, फिर भी अनुसंधान में प्रगति अधिक प्रभावी समाधानों के लिए आशा प्रदान करती है।
लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि प्रबंधकों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपनी टीम के काम को केवल स्वचालित डैशबोर्ड पर निर्भर रहने के बजाय समझें, क्योंकि इससे गुणवत्ता पर ध्यान देने के बजाय मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित हो सकता है।
केवल मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित करने से रचनात्मक प्रतिभा को हतोत्साहित किया जा सकता है और प्रतिधारण समस्याएं उत्पन्न हो सकती हैं, जो यह दर्शाता है कि मात्रात्मक डेटा और गुणात्मक अंतर्दृष्टि के बीच संतुलन की आवश्यकता है।
यह पोस्ट विषाक्त कार्य वातावरण को रोकने और प्रभावी टीम प्रबंधन सुनिश्चित करने के लिए बड़े चित्र मेट्रिक्स को प्रबंधकीय अंतर्दृष्टि के साथ संयोजित करने की वकालत करती है।
न्यूयॉर्क टाइम्स टेक गिल्ड अनुबंध मुद्दों के समाधान न होने के कार ण हड़ताल कर रहा है, जैसे कि 'उचित कारण' समाप्ति प्रावधान की मांग, वेतन वृद्धि, वेतन समानता, और दूरस्थ कार्य नीतियाँ।- दो वर्षों से अधिक समय से बातचीत चल रही है बिना किसी अनुबंध के, और हड़ताल चुनाव सप्ताह के दौरान रणनीतिक रूप से समयबद्ध है ताकि NYT पर दबाव बढ़ सके।- NYT ने 2.5% वार्षिक वेतन वृद्धि और दूरस्थ कार्य लचीलेपन का प्रस्ताव दिया है, लेकिन संघ अधिक महत्वपूर्ण प्रतिबद्धताओं के लिए जोर दे रहा है।
प्रोजेक्ट सिड 10-1000+ एआई एजेंटों के साथ बड़े पैमाने पर सिमुलेशन की जांच करता है ताकि एआई सभ्यता का अन्वेषण किया जा सके, जो वास्तविक समय की बातचीत के लिए पियानो आर्किटेक्चर का उपयोग करता है।- यह शोध दिखाता है कि एआई एजेंट माइनक्राफ्ट वातावरण के भीतर भूमिकाएं, नियम और सांस्कृतिक संचरण विकसित कर रहे हैं, जो सामाजिक सिमुलेशन और एआई एकीकरण में प्रगति को उजागर करता है।- इस अध्ययन को arXiv पर उपलब्ध एक पेपर में प्रलेखित किया गया है, जो एआई सभ्यता अनुसंधान में नए अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
प्रोजेक्ट सिड एआई में कई-एजेंट सिमुलेशनों के उपयोग की जांच करता है, विशेष रूप से माइनक्राफ्ट के संदर्भ में, सामाजिक गतिशीलता और एआई सभ्यता का पता लगाने के लिए।
आलोचकों का तर्क है कि यह परियोजना शायद उन्नत प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में अधिक हो सकती है बजाय इसके कि यह एक क्रांतिकारी एआई हो, और वे इस बात पर सवाल उठाते हैं कि गेमिंग में बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की आवश्यकता क्यों है जब पारंपरिक एल्गोरिदम पर्याप्त हो सकते हैं।
यह परियोजना गेमिंग में एआई की संभावनाओं और वर्तमान सीमाओं को उजागर करती है, जिससे रचनात्मकता में एआई की भूमिका, बुद्धिमत्ता के अनुकरण की चुनौतियाँ, और एआई-चालित समाजों के दार्शनिक प्रभावों पर चर्चाएँ शुरू होती हैं।
स्टैंडर्ड इंटेलिजेंस ने अपने ऑडियो-ओनली ट्रांसफॉर्मर मॉडल, हर्ट्ज-डेव, को ओपन-सोर्स कर दिया है, जिसमें 8.5 बिलियन पैरामीटर्स हैं, जो ऑडियो प्रोसेसिंग तकनीक में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है।
रिलीज में हर्ट्ज-कोडेक शामिल है, जो एक ऑडियो ऑटोएन्कोडर है जो कम बिटरेट्स पर उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, और हर्ट्ज-वीएई, जो ऑडियो वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर (VAE) के लिए 1.8 बिलियन पैरामीटर ट्रांसफार्मर है।
Hertz-dev, 6.6 बिलियन पैरामीटर्स के साथ, अपनी कम विलंबता और वास्तविक समय की आवाज़ इंटरैक्शन क्षमताओं के लिए उल्लेखनीय है, जो इसे फाइन-ट्यूनिंग और अनुसंधान उद्देश्यों के लिए उपयुक्त बनाता है।
हर्ट्ज-डेव पहला ओपन-सोर्स संवादात्मक ऑडियो मॉडल है, जो ऑडियो इनपुट को आउटपुट में परिवर्तित करता है बिना इसे टेक्स्ट में बदले, जिससे यह टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम्स की तुलना में अधिक प्राकृतिक प्रतिक्रियाएं प्रदान कर सकता है।- यह मॉडल अत्यधिक अनुकूलनीय है, जो आवाज की विशेषताओं जैसे लिंग या उच्चारण को संशोधित करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग की अनुमति देता है, जिससे यह विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए बहुमुखी बनता है।- एक छोटे से टीम द्वारा विकसित, हर्ट्ज-डेव को 16 मिलियन घंटे के ऑडियो के व्यापक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, और भविष्य में हगिंगफेस रिलीज के लिए योजनाएं हैं ताकि आगे की फाइन-ट्यूनिंग और विकास को सुगम बनाया जा सके।
यह पेपर जांच करता है कि क्या बड़े भाषा मॉडल (LLMs) वास्तव में अवांछित व्यवहार, जैसे कि कॉपीराइट या निजी सामग्री, को बिना पुनः प्रशिक्षण के भूल सकते हैं। यह खुलासा करता है कि क्वांटाइजेशन, जो एक मॉडल के वज़न की सटीकता को कम करने की प्रक्रिया है, "भूली हुई" जानकारी के एक महत्वपूर्ण हिस्से को बहाल कर सकता है, जिसमें 4-बिट क्वांटाइजेशन के बाद अनलर्न किए गए मॉडल 83% तक भूले हुए ज्ञान को बनाए रखते हैं। लेखक LLMs में अधूरी अनलर्निंग की समस्या को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए एक क्वांटाइजेशन-रोबस्ट अनलर्निंग रणनीति का प्रस्ताव करते हैं।
हाल ही में एक अध्ययन से संकेत मिलता है कि एक मॉडल को क्वांटाइज़ करना बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) में "अनलर्निंग" विधियों को उलट सकता है, जो मॉडलों को विशिष्ट तथ्यों को भूलने के लिए उपयोग की जाती हैं।
क्वांटाइजेशन, एक प्रक्रिया जो मॉडल वज़न की सटीकता को कम करती है, अनजाने में भूली हुई जानकारी को पुनर्स्थापित कर सकती है, जिससे अनलर्निंग की प्रभावशीलता के बारे में चिंताएँ उत्पन्न होती हैं।
निष्कर्ष एआई नैतिकता, कॉपीराइट, और सूचना की पहुंच और सृजन पर एआई के प्रभाव से संबंधित व्यापक मुद्दों को उजागर करते हैं।
एक इंडी डेवलपर ने एक ऐप बनाया है जो डिनर विकल्पों का निर्णय लेने में मदद करता है, जो व्यक्तिगत अनुभवों से प्रेरित है जिसमें निर्णय लेने में असमर्थता होती है।
एप ने शुरू में व्यंजनों की सूची दी और यादृच्छिक रूप से तीन सुझाए, जो एक टिंडर-जैसे इंटरफेस में विकसित हुआ जहां उपयोगकर्ता भोजन चुनने के लिए स्वाइप करते हैं।
डेवलपर ऐप को बेहतर बनाने के लिए उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया चाहता है, जो एक चल रही विकास प्रक्रिया को दर्शाता है।
एक इंडी डेवलपर ने एक ऐप लॉन्च किया है जो जोड़ों को भोजन के लिए निर्णय लेने में मदद करता है, जिसमें वे रेसिपी विकल्पों को स्वाइप करके चुन सकते हैं, जो कि टिंडर इंटरफेस के समान है।
यह ऐप उपयोगकर्ताओं को अपनी खुद की रेसिपी दर्ज करने की अनुमति देता है और दैनिक विकल्प सुझाता है, जो वर्तमान में iOS पर उपलब्ध है और एंड्रॉइड रिलीज़ की योजना है।
उपयोगकर्ताओं ने प्रतिक्रिया दी है, जिसमें उन्होंने सब्सक्रिप्शन मॉडल के बारे में चिंताएं व्यक्त की हैं और भोजन य ोजना को बढ़ाने और निर्णय थकान को कम करने के लिए सामग्री फिल्टर और शॉपिंग लिस्ट एकीकरण जैसी अतिरिक्त सुविधाओं का सुझाव दिया है।
क्विंसी जोन्स, एक महान संगीत निर्माता, का निधन हो गया है, जिन्होंने पॉप, जैज़ और अन्य संगीत शैलियों पर महत्वपूर्ण प्रभाव छोड़ा है।
अपने संगीत उपलब्धियों के अलावा, जोन्स ने तकनीकी उद ्योग में भी योगदान दिया, एसीएम कंप्यूटर्स इन एंटरटेनमेंट मैगज़ीन की सलाहकार समिति और एलन के के व्यूपॉइंट्स रिसर्च इंस्टीट्यूट के बोर्ड में सेवा करके।
उनकी विरासत में जैकब कोलियर जैसे कलाकारों का मार्गदर्शन करना और अफ्रीका में ऋण माफी जैसे सामाजिक कारणों में योगदान देना शामिल है।
केविन बून एम्बेडेड लिनक्स सिस्टम के लिए systemd द्वारा प्रस्तुत चुनौतियों को उजागर करते हैं, यह देखते हुए कि यह पारंपरिक विकल्पों जैसे SystemV init की तुलना में अधिक संसाधन-गहन है।
सिस्टमडी के घटक, जैसे कि इनिट प्रक्रिया और लॉगिंग डेमन, मेमोरी उपयोग और बूट समय को बढ़ाते हैं, जिससे यह रास्पबेरी पाई जैसे उपकरणों के लिए कम आदर्श बन जाता है।
बून लिनक्स वितरणों का समर्थन करने की वकालत करते हैं जो systemd पर निर्भर नहीं हैं और एम्बेडेड वातावरण में लचीलापन और प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए विकल्पों का विकास करने की आवश्यकता पर जोर देते हैं।
सिस्टमडी की उपयुक्तता पर बहस एम्बेडेड लिनक्स सिस्टम के लिए जारी है, जिसमें आलोचक इसके उच्च मेमोरी उपयोग, लंबे बूट समय, और जटिलता को संसाधन-सीमित उपकरणों के लिए नुकसान के रूप में इंगित करते हैं।
सिस्टमडी के समर्थक तर्क देते हैं कि यह उन्नत सेवा प्रबंधन और प्रतिक्रिया क्षमता प्रदान करता है, जो विशेष रूप से उन उपकरणों के लिए लाभकारी है जिनके पास पर्याप्त संसाधन हैं।
यह चर्चा systemd के सर्वव्यापी दृष्टिकोण और छोटे, मॉड्यूलर उपकरणों के उपयोग की Unix दर्शन के बीच व्यापक संघर्ष को उजागर करती है।
क्रिस फार्बर द्वारा लिखित ब्लॉग पोस्ट यह जांचता है कि क्या वेब अनुप्रयोगों के लिए Redis आवश्यक है या PostgreSQL वही भूमिकाएं निभा सकता है।- यह Redis के तीन उपयोग मामलों को उजागर करता है: जॉब कतारबद्धता, एप्लिकेशन लॉक, और Pub/Sub, और बताता है कि PostgreSQL इन कार्यों को SKIP LOCKED, सलाहकार लॉक, और LISTEN/NOTIFY वक्तव्यों का उपयोग करके कैसे प्रबंधित कर सकता है।- चर्चा यह सुझाव देती है कि जबकि Redis कैशिंग में श्रेष्ठ है, PostgreSQL की क्षमताएं Redis की आवश्यकता को कम कर सकती हैं, जिससे संभावित रूप से परिचालन लागत और जटिलता कम हो सकती है।
बहस इस बात पर केंद्रित है कि क्या Redis की आवश्यकता है जब PostgreSQL कतार प्रबंधन, लॉकिंग, और प्रकाशन/सदस्यता (पब/सब) कार्यक्षमताओं को संभाल सकता है।
रेडिस को इसकी गति और प्रदर्शन के लिए सराहा जाता है, विशेष रूप से जब यह एप्लिकेशन के समान मशीन पर चल रहा होता है, तो यह पोस्टग्रेएसक्यूएल के डिस्क-आधारित संचालन पर लाभ प्रदान करता है।
Redis और PostgreSQL के बीच चयन विशेष उपयोग मामलों पर आधारित होना चाहिए, जैसे उच्च गति संचालन की आवश्यकता, साझा मेमोरी, या स्थायित्व, जिसमें वितरित आर्किटेक्चर की जटिलता का विचार शामिल हो।