Amikor egy alkalmazás engedélyeket kér, a felhasználóknak a teljes hozzáférés megadása helyett lehetőséget kellene biztosítani arra, hogy hamis adatokat adjanak meg.
Ez a megközelítés lehetővé tenné a felhasználók számára, hogy megvédjék személyes adataikat, miközben továbbra is használhatják az alkalmazást.
A szolgáltatások aktív büntetése a hamis adatok megadásával hatékonyabb lehet, mint a bojkottálásuk.
Folyamatos vita a felhasználók adatai feletti ellenőrzésről, az alkalmazásengedélyek hatásáról, valamint az alkalmazásfejlesztők és készülékgyártók átláthatóságának és elszámoltathatóságának szükségességéről.
Aggodalmak a magánélet és a felhasználói autonómia, valamint a jövőbeni új fejlesztések lehetőségei miatt.
Az App Store-ban a régiók szerinti lokalizáció bevezetéséről szóló viták, a jelenlegi rendszerrel való elégedetlenség, valamint alternatív megoldási javaslatok.
A PEP 703, ha elfogadják, a CPythonban a globális értelmezőzár (GIL) eltávolításához vezethet, ami jobb párhuzamosságot és teljesítményt kínál.
A GIL nélküli Pythonra való áttérés a C-API kiterjesztések átépítését és frissítését tenné szükségessé, ami komoly feladatot jelenthet az ezekre erősen támaszkodó kódbázisok számára.
A Facebook (Meta) elkötelezte magát amellett, hogy mérnöki éveket fektet be a Python-értelmező javításába és a GIL letiltásának lehetővé tételébe.
A szoftvermérnökök gyakran nem szeretnek kóddal dolgozni, különösen a mások által írt kóddal. Jobban kedvelik a zöldmezős projekteket, amelyek minimális karbantartást és hibaelhárítást igényelnek.
A Stack Overflow egy népszerű forrás a kód megoldásának megtalálására kiterjedt kódelemzés nélkül.
A vezető mérnökök prioritásként kezelik a felesleges kód minimalizálását és a meglévő kód törlését, mivel megértik, hogy a kód karbantartással és kockázattal jár. Ők inkább a meglévő kód javítását és újrafelhasználását támogatják, mint új megoldások létrehozását.
A szoftvermérnökök gyakran nem szeretnek meglévő kóddal dolgozni, mert az összetett és nehezen érthető lehet.
Fontos egyensúlyt találni az új kód írása és a meglévő kóddal való munka között, figyelembe véve a meglévő kód karbantartásának előre jelzett költségeit és az újjáépítés lehetséges előnyeit.
A jó mérnököknek büszkének kell lenniük a munkájukra, tiszta és karbantartható kódra kell törekedniük, és meg kell érteniük a minőségi kód írásának hosszú távú előnyeit.
A Langchain-t azért kritizálják, mert olyan technikai alapokon próbálja megoldani a problémákat, amelyek nem megfelelőek.
A felhasználók úgy találják, hogy a Langchain minden egyes funkciójához szükséges egyéni felszólítások és felszólítások hangolása nem újrafelhasználható, és nem megfelelő kimenetet eredményez.
Sok fejlesztő hatékonyabbnak találta, ha saját megoldásokat készít egyszerűbb módszerek és könyvtárak segítségével, mintha a Langchain absztrakcióit használná.
A szerző elmagyarázza, hogy miért álltak le az új laptopok vásárlásával, és miért váltottak át egy használt 2006-os gép használatára, ami lényegesen kevesebb pénzbe került nekik.
Az új laptopok vásárlásának mellőzésével nemcsak pénzt takarít meg, hanem csökkenti a laptopgyártással járó erőforrás-fogyasztást és környezetpusztítást is.
A szerző tippeket ad arra vonatkozóan, hogyan lehet egy régi laptopot újszerűvé tenni azáltal, hogy alacsony energiafelhasználású szoftvereket használunk, és a merevlemezt szilárdtest-meghajtóra cseréljük.
Ez a bejegyzés 'Elektronika tanulása a gyakorlatban' címmel azoknak szól, akiket érdekel az elektronika megismerése a gyakorlaton keresztül.
A bejegyzés az elektronika tanulásának gyakorlati megközelítését mutatja be, ami különösen hasznos a kezdők számára, akik még nem ismerkednek a területtel.
Az olvasók arra számíthatnak, hogy értékes ismereteket és készségeket szerezhetnek az elektronikában a bejegyzésben szereplő lépésről lépésre történő útmutatás és gyakorlati példák révén.
A PdfGptIndexer egy olyan eszköz, amely fejlett mesterséges intelligencia modellek segítségével segít gyorsan megtalálni és keresni az információkat a PDF dokumentumokban.
Olyan könyvtárakat használ, mint a Textract, Transformers, Langchain és FAISS a szöveges adatok kompakt és hatékony feldolgozásához és tárolásához.
A szöveges beágyazások helyi tárolása felgyorsítja a keresési folyamatot, lehetővé teszi az offline hozzáférést, számítási erőforrásokat takarít meg, és lehetővé teszi a nagy adathalmazokkal való munkát.
A felhasználók frusztráltak az OpenAI vagy felhőszolgáltatások igénybevételének követelménye miatt a hasonló alkalmazásokhoz.
Az ilyen alkalmazások esetében az alapértelmezett megközelítésnek a helyi alkalmazásnak kell lennie, és igény esetén lehetőség van a felhőszolgáltatások használatára.
Vannak alternatív lehetőségek, például a helyben futtatott LLM-ek, amelyek hasonló funkciókat biztosíthatnak a felhőszolgáltatások igénybevétele nélkül.
Néhány felhasználó szeretné az LLM-eket helyben, saját hardverén futtatni, de útmutatást keres arra vonatkozóan, hogyan lehet ezt hatékonyan megtenni.
Az OpenAI árképzési és adathasználati politikája aggodalomra ad okot néhány felhasználó számára, akik adatvédelmi okokból alternatív lehetőségeket keresnek.
Számos nyílt forráskódú eszköz és könyvtár áll rendelkezésre az LLM-ek létrehozásához és testreszabásához, például a txtai és a ChatGPT.
A felhasználók olyan megoldásokat keresnek, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy saját dokumentumaikban és adataikban keressenek és hozzáférjenek az információkhoz.
Vita folyik az AI-modellek és a felhőszolgáltatások használatának adatvédelmi vonatkozásairól, különösen a személyes és érzékeny adatok esetében.
Egyes felhasználók érdeklődnek a mesterséges intelligencia modellekkel és technológiákkal kapcsolatos tanúsítványok és képesítések iránt, míg mások nem látják ezeknek az értékét.
A finomhangolás és a vektoros keresés területén vannak konkurens lehetőségek és startupok, amelyek alternatívát kínálnak az OpenAI-hoz képest.
A felhasználók megvitatják a különböző beágyazási modellek, például a GPT-2, a GPT-4 és az egyéni beágyazások előnyeit és korlátait.
A felhasználók más eszközök és könyvtárak, például a Milvus, a Quickwit és a Pinecone vektortárolásra és keresésre való használatát is vizsgálják.
Érdeklődés mutatkozik a mesterséges intelligenciamodellek használata iránt a személyes adatok, például e-mailek és csevegési naplók keresésére és elemzésére.
Kiemelik a magánélet és az adatbiztonság fontosságát, és aggodalmak merülnek fel a személyes és érzékeny információkhoz való harmadik fél általi hozzáféréssel kapcsolatban.
A felhasználók olyan hosztolt verziók és szolgáltatások iránt érdeklődnek, amelyek mesterséges intelligencia képességeket biztosítanak az adatok elemzéséhez és visszakereséséhez.
A mesterséges intelligenciamodellek segítségével történő indexelés és keresés lehetséges felhasználási esetei kerülnek megvitatásra, mint például a jegyzetek rendszerezése, az információk visszakeresése és összefoglalók készítése.
Vita folyik a különböző AI-modellek és beágyazások, köztük a GPT-2, a GPT-4 és mások hatékonyságáról és megbízhatóságáról.
A felhasználók megosztják tapasztalataikat és ajánlásaikat az AI-modellek helyi futtatására vonatkozóan különböző hardverkonfigurációkon, például Intel Maceken.
Kiemelik a nyílt forráskódú alternatívák és könyvtárak, például a privateGPT és a vlite elérhetőségét.
Szó esik a mesterséges intelligenciamodellek dokumentumkereséshez és személyes tudásmenedzsmenthez való használatának előnyeiről, többek között a fokozott keresési és összegzési képességekről.
Felmerülnek a mesterséges intelligenciamodellekkel való visszaéléssel és a lehetséges visszaélésekkel kapcsolatos aggályok, beleértve az orvosi információkat és a magánélet védelmének megsértését.
Egyes felhasználók csalódottságuknak adnak hangot a dokumentáció és a mesterséges intelligenciamodellek hardverkövetelményeire és teljesítményére vonatkozó információk hiánya miatt.
A felhasználók megosztják tapasztalataikat a mesterséges intelligenciamodellek használatának különböző eszközeivel és megközelítéseivel, például a dokumentumokkal és beágyazásokkal való privát interakciókat lehetővé tevő szolgáltatásokkal kapcsolatban.
A MyHouse.wad, egy Doom II modot az év legjobb horrorjátékaként ünneplik a kultikus rajongók. A mod olyan új technológiákat és funkciókat vezet be, amelyeket korábban lehetetlennek gondoltak a Doom II-ben.
A modot egy Veddge nevű titokzatos felhasználó készítette, aki rejtélyes üzeneteket hagyott, majd nem sokkal a kiadás után eltűnt. Ez őrületet váltott ki a játékosok körében, akik alig várták, hogy megfejtsék a mod titkait és a Veddge személyes élményeivel való kapcsolatát.
A játék nyugtalanító atmoszférája és elmebajos játékmenete egyedi és felejthetetlen horrorélménnyé teszi, amely a játékosok és a szakmabeliek, köztük a Doom tervezője, John Romero és a szerző Mark Danielewski elismerését is kivívta.
A digitális reklám tele van átverésekkel és megtévesztő gyakorlatokkal, a csalás több rétegét egymásra halmozva.
Az adatvezérelt hirdetések, amelyek azt állítják, hogy személyes adatokat használnak fel a hirdetések pontos célzásához, gyakran kudarcot vallanak a célzás során, és irreleváns hirdetésekkel bombázzák az egyéneket.
A technológiai cégek hatalmas mennyiségű adattal rendelkeznek a felhasználókról, de algoritmusaik nem elég kifinomultak ahhoz, hogy pontos előrejelzéseket készítsenek, vagy értelmes meglátásokat nyújtsanak a hirdetőknek. Ennek eredményeképpen a hirdetőknek hamis ígéretet adnak el, és a végén hatástalan hirdetési kampányokat indítanak.
A szerző szerint az adatvezérelt reklám átverés, és megkérdőjelezi a célzott hirdetések és algoritmusok hatékonyságát.
Rávilágít a hirdetők és a célközönségük közötti szakadékra, és azt sugallja, hogy a reklámipar inkább a szolgáltatások eladására összpontosít, mintsem az értékesítés ösztönzésére.
A szerző hangsúlyozza az adatvezérelt reklámok hatékonyságának megkérdőjelezésének fontosságát, valamint a szigorúbb tesztelés és elemzés szükségességét.