होम असिस्टेंट ने वॉयस प्रीव्यू एडिशन पेश किया है, जो एक निजी, स्थानीय वॉयस असिस्टेंट है जो उपयोगकर्ता की गोपनीयता को प्राथमिकता देता है क्योंकि यह डेटा एकत्र नहीं करता या सुविधाओं को प्रतिबंधित नहीं करता है।- यह डिवाइस ओपन-सोर्स, अनुकूलन योग्य है और स्थानीय प्रोसेसिंग का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों को इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता के बिना संशोधित कर सकते हैं।- $59 की कीमत पर, इसका उद्देश्य गोपनीयता और समुदाय-चालित ओपन डेवलपमेंट पर ध्यान केंद्रित करके मौजूदा वॉयस असिस्टेंट्स को पार करना है, जिसमें उन्नत ऑडियो प्रोसेसिंग, डुअल माइक्रोफोन और एक समर्पित ऑडियो प्रोसेसर की विशेषताएं शामिल हैं।
चर्चा ओपन-सोर्स वॉयस असिस्टेंट्स के विकास पर केंद्रित है, जिसमें होम असिस्टेंट के नए डिवाइस पर ध्यान दिया गया है, जो प्राइवेसी चिंताओं और एलेक्सा और गूगल होम जैसे व्यावसायिक विकल्पों की सीमाओं को उजागर करता है।
उन्नत मॉडलों और स्थानीय प्रसंस्करण को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण रुचि है ताकि कार्यक्षमता में सुधार किया जा सके और साथ ही उपयोगकर्ता की गोपनीयता सुनिश्चित की जा सके।
वार्तालाप हार्डवेयर विकास की चुनौतियों और वॉयस असिस्टेंट बाजार में अधिक ओपन-सोर्स समाधान बनाने के लिए समुदाय-चालित परियोजनाओं की संभावनाओं को भी संबोधित करता है।
वेबपेज पर टेक्स्ट का रंग सेट करना अब मुख्य रूप से CSS का उपयोग करके किया जाता है, हालांकि पहले HTML में एक रंग विशेषता का उपयोग किया जाता था, जो अब अप्रचलित हो चुकी है।
आधुनिक ब्राउज़र अमान्य रंग मानों के प्रति सहिष्णु होते हैं, और पुराने पार्सिंग नियमों के कारण अपरिचित इनपुट के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से लाल रंग का उपयोग करते हैं, जिससे पुराने वेबसाइटें कार्यशील बनी रहती हैं।
जबकि कुछ लोग कड़े मानकों की वकालत करते हैं, वेब की अमान्य मानों को संभालने की लचीलापन इसकी स्थिरता और अनुकूलन क्षमता में योगदान देती है।
लेख "चक नॉरिस रेड" पर चर्चा करता है, जो 13 साल पुराने स्टैक ओवरफ्लो प्रश्न से जुड़ा है, और इंटरनेट सामग्री के व्यावसायीकरण और सूक्ष्म भुगतान पर बहस को प्रज्वलित करता है।
उपयोगकर्ता शुरुआती वेब की रचनात्मकता के लिए उदासीनता व्यक्त करते हैं, इसे आधुनिक वेब मानकों की जटिलता और सुरक्षा समस्याओं के साथ तुलना करते हुए।
यह बातचीत हास्यपूर्वक HTML और CSS में रंग पार्सिंग की विचित्रताओं को संबोधित करती है, जिसमें चक नॉरिस और रंग नामों का उल्लेख किया गया है।
tldraw कंप्यूटर एक प्रायोगिक परियोजना है जो प्राकृतिक भाषा कंप्यूटिंग के लिए एक असीम कैनवास प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ता जुड़े हुए घटकों के वर्कफ़्लो को बनाने और अनुकूलित करने में सक्षम होते हैं।
यह डेटा उत्पन्न और परिवर्तित करने के लिए एक बहु-मोडल भाषा मॉडल का उपयोग करता है, जो स्टोरी जेनरेटर और सॉर्टिंग मशीन जैसे पूर्व-निर्मित वर्कफ़्लो प्रदान करता है।
यह परियोजना tldraw.dev पर आगे की खोज और अनुकूलन के लिए सुलभ है।
टीएलड्रॉ कंप्यूटर अपनी कार्यक्षमता के लिए जाना जाता है, विशेष रूप से बिगब्लूबटन परियोजना में, जहां इसने एक व्हाइटबोर्ड फीचर को कुशलतापूर्वक एकीकृत किया, जिससे विकास समय की बचत हुई।
उपयोगकर्ता इसके वर्कफ़्लो आरेख बनाने की क्षमता, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए इसके नवीन उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, और इसके सांस्कृतिक प्रभाव में रुचि रखते हैं।
इसके ओपन-सोर्स प्रकृति, इसके क्लाउड उत्पाद में डेटा प्रबंधन, और Excalidraw जैसे समान उपकरणों के साथ तुलना के बारे में चर्चाएं हो रही हैं, जिसमें लाइसेंसिंग और AI और UI डिज़ाइन में अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
केली बेट आवंटन रणनीति, जिसे आमतौर पर उच्च परिवर्तनशीलता के लिए जाना जाता है, "नेक्स्ट कार्ड बेट" कार्ड गेम में शून्य परिवर्तनशीलता के साथ जोखिम-मुक्त है।- इस खेल में, रणनीति में एक शफल किए गए 52-कार्ड डेक से अगली कार्ड के रंग पर दांव लगाना शामिल है, जो शेष लाल और काले कार्डों के अंतर के आधार पर दांव के अपेक्षित लघुगणक को अधिकतम करता है।- यह रणनीति लगातार प्रारंभिक दांव का 9.08 गुना लौटाती है बिना किसी परिवर्तनशीलता के, क्योंकि यह एक पोर्टफोलियो दृष्टिकोण को दर्शाती है जहां केवल एक उप-रणनीति सफल होती है, जो ए/बी परीक्षण में अन्वेषण बनाम शोषण के समान है।
केली मानदंड एक रणनीति है जिसका उपयोग जुआ और निवेश में संभावनाओं के आधार पर दांव के आकार को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है, लेकिन इसका वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
चर्चा में दांव की अनंत विभाज्यता के महत्व और गैर-द्विआधारी परिणाम परिदृश्यों, जैसे कि पोकर, में जटिलताओं को उजागर किया गया है।
बैंक रोल का आकार, अपेक्षित मूल्य, और उपलब्ध दांव के आकार जैसे कारक केली मानदंड को लागू करने में महत्वपूर्ण होते हैं, जिसमें इसके प्रभावी होने का समर्थन करने वाले गणितीय प्रमाण और सिमुलेशन शामिल होते हैं, फिर भी इसकी सीमाओं और संभावित खतरों को स्वीकार करते हैं।
गूगल रिसर्च ने अपने सोलर एपीआई को ग्लोबल साउथ तक विस्तारित किया है, जो उपग्रह इमेजरी और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करके इमारतों के लिए सौर क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिसका उद्देश्य उन क्षेत्रों में सौर अपनाने को बढ़ावा देना है जहां तकनीकी पहुंच सीमित है।- सोलर एपीआई विस्तृत छत डेटा प्रदान करता है, जो व्यवसायों को सौर पैनल लेआउट को अनुकूलित करने और अपनाने की दरों को बढ़ाने में मदद करता है, अब 23 देशों में 125 मिलियन नई इमारतों को कवर करता है।- यह परियोजना उपग्रह छवियों से उच्च गुणवत्ता वाले डिजिटल सतह मॉडल और छत खंड बनाने के लिए उन्नत एमएल मॉडल का उपयोग करती है, जिससे वैश्विक सौर आकलन में सुधार होता है।
गूगल का सोलर एपीआई वैश्विक सौर क्षमता का अनुमान लगाने के लिए एकीकृत विधि प्रदान करता है, जो खंडित सरकारी LiDAR (लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग) सर्वेक्षणों के विपरीत है।
स्थानीय उपयोगिता कीमतों को सोलर एपीआई में एकीकृत करने से संभावित बचत का अनुमान लगाकर इसकी उपयोगिता को बढ़ाया जा सकता है, जिससे गृहस्वामियों के लिए सौर परियोजनाओं की अपील बढ़ सकती है।
रूफटॉप सोलर को अपनाना जटिल है, जो स्थान, लागत, ग्रिड एकीकरण चुनौतियों, और नियामक, आर्थिक, और तकनीकी कारकों से प्रभावित होता है, इसके लचीलेपन और वितरित ऊर्जा के लाभों के बावजूद।
ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs) ग्राफ-संरचित डेटा के लिए विशेषीकृत होते हैं, जो नोड और एज संबंधों का उपयोग करते हैं, और एंटीबैक्टीरियल खोज और ट्रैफिक पूर्वानुमान जैसे क्षेत्रों में लागू होते हैं।
लेख GNNs का विस्तृत परिचय प्रदान करता है, जिसमें घटक, डिज़ाइन विकल्प और अनुप्रयोग शामिल हैं, और इसमें ग्राफ डेटा को समझने, GNNs बनाने और उनके साथ प्रयोग करने पर अनुभाग शामिल हैं।
मुख्य विषयों में संदेश प्रेषण, पूलिंग, वैश्विक प्रतिनिधित्व, ग्राफ़ सैंपलिंग, प्रेरक पूर्वाग्रह, और ग्राफ़ ध्यान नेटवर्क शामिल हैं, जो प्रभावी GNN आर्किटेक्चर डिज़ाइन में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs) को चुनौतियों का सामना करना पड़ता है जैसे कि डेटासेट्स की कमी और विभिन्न जालों और पैरामीटर्स के बीच सामान्यीकरण में संघर्ष, जो उनकी व्यापक चर्चा और अनुप्रयोग को सीमित करता है।- जबकि ट्रांसफॉर्मर्स, जो एक प्रकार के ग्राफ नेटवर्क हैं, अपने कुशल ध्यान तंत्र के कारण लोकप्रियता प्राप्त कर चुके हैं, GNNs कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) की तुलना में धीमे और कम कुशल हैं।- उच्च कार्डिनैलिटी डेटासेट्स में इंटरैक्शन मॉडलिंग जैसे विशिष्ट मामलों में उनकी क्षमता के बावजूद, कुछ अनुप्रयोगों में GNNs ने निराश किया है, जहां ट्रांसफॉर्मर्स अक्सर उनसे बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
डॉक्टर्स विदाउट बॉर्डर्स (एमएसएफ) की एक रिपोर्ट गाजा में गंभीर मानवीय संकट पर जोर देती है, जिसे इजरायली सैन्य कार्रवाइयों, असफल स्वास्थ्य सेवा प्रणाली और सीमित मानवीय सहायता ने और भी बदतर बना दिया है।
एमएसएफ तत्काल युद्धविराम की मांग करता है और अंतरराष्ट्रीय हस्तक्षेप का आग्रह करता है ताकि फिलिस्तीनी जीवन की रक्षा की जा सके और आवश्यक सहायता की आपूर्ति सुनिश्चित की जा सके।
रिपोर्ट गाजा को एक "मौत का जाल" के रूप में वर्णित करती है, जिसमें व्यापक विनाश, जबरन विस्थापन, और गंभीर स्वास्थ्य संकटों को उजागर किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप हजारों मौतें और एक मानवीय आपदा हुई है।
डॉक्टर्स विदाउट बॉर्डर्स ने गाजा में संघर्ष को नरसंहार के रूप में वर्णित किया है, जो व्यापक विनाश और मानवीय संकट को उजागर करता है। स्थिति गंभीर है, जिसमें नागरिक हताहतों की संख्या और बुनियादी ढांचे को हुए नुकसान के कारण यह बहस छिड़ गई है कि क्या यह कानूनी रूप से नरसंहार के रूप में योग्य है, जिसमें एक समूह को नष्ट करने के इरादे को साबित करना शामिल है। इस संघर्ष की तुलना अन्य ऐतिहासिक और चल रहे संघर्षों से की जा रही है, जिससे इसके प्रभाव और संभावित समाधानों पर चर्चा हो रही है।
ओपनएआई की नई o3 प्रणाली ने ARC-AGI सेमी-प्राइवेट इवैल्यूएशन सेट पर 75.7% स्कोर हासिल किया, जो GPT-4o जैसे पिछले मॉडलों की तुलना में एआई क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है।
o3 मॉडल की नई कार्यों के अनुकूल होने की क्षमता कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है, भले ही इसके विकास से जुड़े उच्च लागत हों।
एआरसी पुरस्कार उन ओपन-सोर्स समाधानों को प्रोत्साहित करता है जो 85% या उससे अधिक अंक प्राप्त करते हैं, और आगामी एआरसी-एजीआई-2 बेंचमार्क एआई मॉडलों का और परीक्षण करेगा, एजीआई अनुसंधान की सीमाओं को आगे बढ़ाएगा।
ओपनएआई के O3 मॉडल ने ARC-AGI-PUB बेंचमार्क पर उच्च स्कोर प्राप्त किया, जिससे एआई तर्क क्षमताओं के लिए इसके प्रभावों पर चर्चाएं शुरू हो गईं।
मॉडल की सफलता एआई तर्क में प्रगति को दर्शाती है, लेकिन उच्च कंप्यूट लागत के कारण अधिक सुलभ मानकों की आवश्यकता को भी रेखांकित करती है।
यह एक चल रही बहस है कि क्या एआई प्रगति नौकरियों को प्रतिस्थापित करेगी या उत्पादकता को बढ़ाएगी, जिसमें कार्यबल पर एआई के भविष्य के प्रभाव के बारे में विभाजित राय हैं।
लेख 2011 में XBOX 360 सुरक्षा की हार के बारे में चर्चा करता है, जिसमें रिसेट ग्लिच हैक (RGH) का उपयोग किया गया, एक विधि जिसने सीपीयू को धोखा देकर बिना हस्ताक्षरित कोड चलाने की अनुमति दी।
हैकर्स Gligli और Tiros ने एक हार्डवेयर ग्लिचिंग तकनीक का उपयोग किया, जिसमें सटीक विद्युत पल्स शामिल थे, सुरक्षा जांच को बायपास करने के लिए, जिससे XBOX 360 की सुरक्षा प्रणाली में कमजोरियों को उजागर किया गया।
लेखक ने हैक को दोहराया, हार्डवेयर ग्लिचिंग और XBOX 360 की सुरक्षा संरचना की जटिलताओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त की।
एक पूर्व माइक्रोसॉफ्ट डेवलपर ने Xbox 360 हार्डवेयर सुरक्षा के शोषण पर अंतर्दृष्टि साझा की, जिसमें कमजोरियों और विकास चुनौतियों को उजागर किया गया है।
चर्चा में Xbox 360 की सुरक्षा की तुलना अन्य उपकरणों जैसे Xbox One और iPhones से की गई है, जिसमें माइक्रोसॉफ्ट के पायरेसी को रोकने और गेम की गुणवत्ता बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित करने पर जोर दिया गया है।
किस्से बताते हैं कि विकास के दौरान सिमुलेटरों का उपयोग और कंसोल की सुरक्षा का दोहन करने के लिए सामुदायिक प्रयास किए गए।
अध्ययन स्वचालित ड्राइविंग सिस्टम (एडीएस) की सुरक्षा का आकलन करता है, जिसमें बीमा दावों के डेटा का उपयोग करके 25.3 मिलियन स्वायत्त मीलों में वेमो के प्रदर्शन की जांच की जाती है।
निष्कर्ष बताते हैं कि वेमो का एडीएस संपत्ति के नुकसान और शारीरिक चोट के दावों को सामान्य ड्राइविंग जनसंख्या और नए वाहनों (2018-2021) की तुलना में काफी हद तक कम करता है।
यह शोध एडीएस सुरक्षा के मूल्यांकन के लिए एक अद्यतन ढांचा प्रदान करता है, जिसका परिवहन सुरक्षा नीतियों और सार्वजनिक स्वीकृति पर संभावित प्रभाव हो सकता है।
लेखक टाइप ड्रिवन डेवलपमेंट के लाभों पर चर्चा करते हैं, विशेष रूप से एक बड़े टाइपस्क्रिप्ट कोडबेस में, यह बताते हुए कि कैसे टाइप्स कोडिंग और रिफैक्टरिंग को सरल बना सकते हैं।
मुख्य सिद्धांतों में प्रकार सुरक्षा सुनिश्चित करना, प्रकार परिभाषाओं के साथ शुरू करना, अवैध अवस्थाओं को अप्रस्तुत करने योग्य बनाना, और सत्यापन और आत्मनिरीक्षण के लिए प्रकारों का उपयोग करना शामिल है।
यह दृष्टिकोण उत्पादकता को बढ़ाता है क्योंकि यह ऑफलाइन कोडिंग की अनुमति देता है और त्रुटियों को कम करता है, जिसमें प्रकार प्रणाली एक मार्गदर्शक और त्रुटि-जांच उपकरण के रूप में कार्य करती है।
प्रकार एक संरचित ढांचा प्रदान करते हैं जो डोमेन को मैप करके और सहायक ढांचा स्थापित करके कोडिंग को सरल बनाते हैं, डिबगिंग को कम करते हैं, और रखरखाव को आसान बनाते हैं।
प्रक्रियात्मक प्रोग्रामिंग, जो त्वरित समाधान पर जोर देती है, और घोषणात्मक प्रोग्रामिंग, जो कम बग और आसान पुनर्गठन पर केंद्रित होती है, के बीच एक चल रही बहस है।
हालांकि प्रकार कोड की विश्वसनीयता और रखरखाव को बढ़ाते हैं, वे जटिलता और कठोरता भी जोड़ सकते हैं, जिससे गति और स्थिरता के बीच संतुलन बनाना आवश्यक हो जाता है, विशेष रूप से स्टार्टअप्स की तुलना में स्थापित प्रणालियों में।
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