A megbeszélés kitér az olyan kézbesítési szolgáltatások biztonsági sebezhetőségére, mint a FedEx, valamint a NIST-irányelveket követő jelszószabályzatokkal kapcsolatos kihívásokra.
A résztvevők személyes tapasztalataikról számolnak be a vállalatokkal kapcsolatban, feltárva a digitális korszakban tapasztalható hatékonysági hiányosságokat, biztonsági kockázatokat és a technikai kérdésekkel kapcsolatos csalódottságot.
A hangsúlyt a biztonsági gyakorlatok, a kommunikációs módszerek és a jelszókezelés fejlesztésére helyezik a különböző iparágakban.
A cikk egy jelentős nyelvi modell SQL-ben történő felépítését vizsgálja, olyan szkeptikusokat szólítva meg, mint a ChatGPT, és elmélyül a tokenizációban, vektorbeágyazásokban, figyelemmechanizmusokban és a generatív előképzett transzformátor (GPT) modellhez szükséges backpropagationben.
A PostgreSQL tokenizáláshoz való használata hangsúlyt kap a hatékony szövegkódoláshoz a neurális hálózatok teljesítményének növelése érdekében, kódrészletekkel és példákkal együtt.
Az olvasók pozitív visszajelzéseit megjegyezzük, és további SQL-projektek felfedezésére hívunk fel a GitHubon további kutatás céljából.
A bejegyzés a GPT megvalósítását vizsgálja 500 sor SQL-kód segítségével, a felhasználók pedig megtapsolják a bemutatót, és vitába bocsátkoznak a képzésről, a következtetésről és a neurális hálózatok táblázatokba történő integrálásáról.
A felhasználók csodálják a cikk tartalmát és bemutatását, a GPT és az LLM-ek megismeréséhez kapcsolódó további forrásokkal, amelyek elősegítik a tárgyalt témák mélyebb megértését.
Az OK-Robot egy nyílt és moduláris keretrendszer, amelyet otthoni környezetben történő robotnavigációra és -manipulációra terveztek, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy egy robotra telepítsék, beolvassák a területet, és könnyedén irányítsák a tárgyak mozgását.
Bár nem hibátlan, a rendszer korszerű gépi tanulási modelleket használ, és ösztönzi a közösség bevonását a fejlesztésekbe, ami a folyamatos fejlesztés iránti elkötelezettségét mutatja.
A keretrendszer kódja nyílt forráskódú, a közösségi segítségnyújtás és párbeszéd érdekében Discord szerverrel támogatott, és különböző otthoni környezetekben tesztelésen esett át, így szívesen fogadja a visszajelzéseket és a hozzájárulásokat.
Az OK-Robot egy nyílt, moduláris otthoni robot keretrendszer, amely a gépi tanulási modelleket használja ki az otthoni navigációhoz és manipulációhoz, a fogyatékkal élők, idősek és más rászorulók megsegítésére összpontosítva.
A megbeszélések középpontjában a robotok tervezésének kihívásai állnak a zűrzavaros környezetben és a fogyatékkal élők számára való hozzáférhetőség, valamint a robotika lehetőségei a háztartási feladatokban és az automatizálás hatása a gazdaságra és a munkaerőre.
A résztvevők megvizsgálják a robotok építésének költségvonzatait, hangsúlyozzák a robotika precíz mozgását, és megvitatják a robotok szerepét a különböző iparágakban, valamint az automatizálás miatt szükséges egyetemes alapjövedelem szükségességét.
A Martti Malmi (Sirius) és Satoshi Nakamoto közötti 2009-2011 közötti e-mailváltások kiemelik a Bitcoin fejlesztését, olyan témákat érintve, mint a weboldalfejlesztés, a szerveroldali szkriptelés és a csomópontok működése.
Martti egy weboldal és egy GYIK létrehozását javasolja biztonságos privát kulcsokkal, míg Satoshi segítséget kér a weboldal tartalmához és a szerver szkripteléséhez.
A levelezés olyan kérdéseket érint, mint a blokkok, tranzakciók, skálázhatóság, proof of work, spam, funkciófejlesztések, weboldal-fejlesztések, Bitcoin-csere szolgáltatás beállítása és szoftverfrissítések.
A beszélgetés Satoshi Nakamoto, a Bitcoin mögött álló elme titokzatos személyazonosságáról szól, kitérve az indítékokról, a kormányzati kapcsolatokról és a Satoshi személyazonosságának felfedésének következményeiről szóló találgatásokra.
A különböző témák között szerepel az anonimitás, a kriptovaluták, például a Monero, a központi banki digitális valuták, a kriptovaluta-bányászat, az opsec kritikus helyzetekben, valamint a szerzőség ellenőrzésére szolgáló nyelvi elemzés.
Hangsúlyozza az őszinteség, az operatív biztonság (opsec) jelentőségét, valamint az olyan úttörő projekt létrehozásával és irányításával járó kockázatokat, mint a Bitcoin.
A Gemma.cpp egy könnyített következtetési motor a Google által készített Gemma alapítványi modellekhez, amely elérhető a Kaggle-en, és ideális a kutatáshoz és kísérletezéshez.
A felhasználók a Kaggle-on hozzáférhetnek a különböző Gemma-modellek modellsúlyaihoz és tokenizálójához.
A modellek edge eszközökön való telepítéséhez ajánlott olyan Python keretrendszereket használni, mint a JAX, Keras, PyTorch és Transformers, és a közösségi hozzájárulások folyamatos fejlesztéssel ösztönzik a dev ágon történő folyamatos fejlesztést.
A Gemma.cpp a Google által a Gemma modellekhez kifejlesztett C++ következtetési motor, amely a hordozhatóságra és az egyszerű módosításra helyezi a hangsúlyt, a CPU SIMD teljesítményére és a jövőbeni GPU-támogatásra összpontosítva.
A kritikák az ismétlési büntetést, az elfogultságot és a modell méretét érintik, és aggodalmakat ébresztenek az átláthatósággal, a bizalommal és az OpenAI-val való versennyel kapcsolatban, miközben rávilágítanak a Google szervezeti kihívásaira és a tehetségek megtartására.
A mesterséges intelligencia közösségen belüli viták olyan teljesítmény, kompatibilitás és fejlesztési szempontokat érintenek, mint a modellcsomagolási formátumok, képességek és a Gemma modellek méretkorlátjai.
A Searchformer egy Transformer modell, amelyet úgy terveztek, hogy a hagyományos módszerekhez képest kevesebb keresési lépéssel oldja meg a bonyolult tervezési feladatokat.
Az alapteljesítményt meghaladja a labirintusban való navigáció és a Sokoban-rejtvények megoldása során, ami azt jelzi, hogy a rendszer alkalmas lehet kiterjedtebb döntéshozatali feladatok megoldására is.
A transzformátorok képzése a keresési dinamika előrejelzésére előnyösnek bizonyul, és a teljesítményt csökkentett modellméretekkel és képzési adatokkal növeli.
A transzformátorokat robotok mozgástervezéséhez vizsgálják, mivel a nagydimenziós és folytonos problémák megoldása során a korábbi technikáknál gyorsabban képesek optimális pályákat generálni.
A viták alternatív algoritmusokat, technológiákat és a transzformátorok hátrányait tárgyalják, hangsúlyozva a mesterséges intelligencia szerepét a klasszikus algoritmusok javításában, valamint a transzformátorok és a hagyományos módszerek, például az A* közötti hatékonysági kontrasztot.
A viták kiterjednek a modellnómenklatúrára a mesterséges intelligenciában, a transzformátor modellek és a hagyományos stratégiák, például az A* hatékonyságának összehasonlítására, valamint a feltáró döntéshozatali algoritmusok, például a Bellman-Ford és az MCTS vizsgálatára az útvonaltervezési kihívásokban.
A Meta elindította a TestGen-LLM-et, egy új tesztgenerátort, amely az LLM technológiát használja ki a fejlesztők termelékenységének növelése érdekében, ellenőrzött garanciákkal rendelkező kódjavítások generálásával, hangsúlyt fektetve a meglévő tesztek javítására.
A TestGen-LLM biztosítja, hogy a generált tesztek életképesek, futtathatóak, stabilak és növelik a tesztlefedettséget, magas elfogadási arányt biztosítanak a fejlesztők számára, és zökkenőmentesen integrálódnak a Meta munkafolyamataiba.
Az eszköz kiemeli a hiánypótló LLM-alkalmazások jelentőségét a szoftverfejlesztésben, hangsúlyozva az előre nem látható forgatókönyvek kezelésének fontosságát, kiemelve az LLM integrációjának és feldolgozásának kulcsfontosságú szerepét a szoftvertesztelés és a fejlesztés hatékonyságának optimalizálásában.
A mérnökök vitatkoznak a nagy nyelvi modellek (LLM) használatáról tesztkód vagy implementáció létrehozásához, és vegyes vélemények vannak az előnyeiről és hátrányairól.
Egyesek a mesterséges intelligencia által generált teszteket előnyösnek és hatékonynak tartják, míg mások az emberi részvétel fontosságát hangsúlyozzák a tesztelési folyamatokban.
Az aggodalmak közé tartozik az LLM-ek által készített tesztek minősége és mennyisége, valamint a mesterséges intelligencia lehetséges hatása a jövőbeli szoftverfejlesztési gyakorlatokra.
A megbeszélés a Slack és a Google Office közötti fiókkezelési integrációval kapcsolatos problémákról szól, kiemelve a felhasználónév- és profilkezeléssel kapcsolatos kihívásokat a különböző platformokon.
A megosztott tippek között szerepel az Unicode karakterek és a szolgáltatási fiókok használata a biztonság növelése és a megszemélyesítés elleni küzdelem érdekében ezeken a platformokon.
Ajánlásokat tesznek az egyszeri bejelentkezés (SSO) és a tartományok közötti azonosságkezelő rendszer (SCIM) bevezetésére a biztonság növelése és a jogosulatlan hozzáférés megakadályozása érdekében, kezelve a vállalati csevegőeszközök korlátait.
A cikk bemutatja az INTRINSIC LoRA (I-LoRA) technikát, amely a generatív modellek, mint például a VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2 és Stable Diffusion rejtett potenciálját tárja fel azáltal, hogy extra rétegek nélkül kinyerik a jelenet belső jellemzőit, mint például a normálisok, a mélység, az albedo és az árnyékolás.
Ez a modell-agnosztikus módszer kiváló minőségű, a jelenet belső térképeit generálja, felülmúlva bizonyos bevált felügyelt módszereket.
Az I-LoRA bemutatja, hogy képes a jelenet belső tulajdonságainak kinyerésére, és ezáltal a különböző generatív modellekből generált tartalmak minőségének javítására.
A beszélgetés kiterjed a Sora-féle generatív modellekre, a "Bojack Horseman" átalakulására a világos témákról a sötét témákra, valamint az AI-modellek összetettségére, beleértve a 3D-s jelenetek renderelését és az AI megértési és általánosítási képességeit.
Utalás történik az I-LoRA-ra, a jelenet tulajdonságainak kinyerésére, a modelljellemzők jelentőségére és a képeket közvetlenül, dekódoló rétegek nélkül előállító neurális hálózatokra.
A Toyota és az Adobe által finanszírozott számítógépes látáskutatási projekt említése, valamint az emberi intelligenciát potenciálisan meghaladó mesterséges intelligenciával kapcsolatos spekulációk.
A német kormány törvényjavaslatot terjesztett elő a kannabisz felnőttek általi magánfogyasztás legalizálására, amely legfeljebb 25 gramm birtoklását és legfeljebb három növény személyes használatra történő termesztését teszi lehetővé.
A jogszabály célja a felelős használat ösztönzése, az egészségvédelem javítása, az illegális kannabiszpiacok visszaszorítása, valamint a fiatalok védelmének fokozása a magántermesztésre és -forgalmazásra vonatkozó szigorú szabályozás révén.
Az iskolák és ifjúsági létesítmények közelében 200 méteres körzetben tilos lesz a kannabiszfogyasztás, és tilos lesz a reklámozás vagy szponzorálás, míg az orvosi kannabisz továbbra is csak receptre lesz kapható.
A vita a kábítószerek legalizálását, fogyasztását és a bűncselekmények elkövetését vizsgálja az európai országokban, a németországi kannabisz-legalizációra összpontosítva, és összehasonlítva azt Belgium szigorú törvényeivel.
Olyan kihívásokkal foglalkozik, mint a kábítószer-függőség, a piaci szabályozás hatása, a kábítószerek illegális csatornákon keresztül való hozzáférhetősége, valamint a kannabiszfüggőséggel kapcsolatos személyes tapasztalatok.
A vita arra is rávilágít, hogy a kannabisz legalizálása milyen hatással lehet a bűnözésre, a vállalkozói tevékenységre, a társadalmi hatásokra, a vagyoni egyenlőtlenségekre és a kábítószertörvények nemzetek közötti eltéréseire.
A Gemini Pro 1.5, a Google mesterséges intelligencia modellje nagyobb kontextusablakkal, amely képes teljes regényeket és kódbázisokat kezelni, és jobb teljesítményt és egyszerűbb használatot kínál.
Ez a mesterséges intelligenciamodell a kódintegrációs képességei, a fejlesztők termelékenységének növelése és a transzformációs modellek mint mentális másodpilóták felé való elmozdulás miatt számít megváltónak.
A cikk kiemeli a modell kimeneteinek ellenőrzésének fontosságát, a személyes adatok teljesítménynövelő felhasználását, valamint a nagyméretű nyelvi modellek hatékony felhasználásának kihívásait és előnyeit a jó kérdések és a kritikai gondolkodás képességének segítségével.
A vita a Gemini Pro 1.5-höz hasonló fejlett mesterséges intelligenciamodellek használatát vizsgálja, kitérve a magánélet védelmére, a társadalmi következményekre és a lehetséges visszaélésekre.
A viták közé tartozik a társadalmi interakciókra gyakorolt hatás, a mesterséges intelligencia iparágak közötti alkalmazásai, a mesterséges intelligencia chatbotok megbízhatósága és korlátai, valamint a nyelvi modellező algoritmusoktól való függés következményei.
A Google mesterséges intelligencia rendszereivel kapcsolatos aggályok, például az elfogultság és a teljesítménykorlátozás, kérdéseket vetnek fel a mesterséges intelligencia technológiák integritásával, hatékonyságával és a döntéshozatali folyamatokra gyakorolt társadalmi hatásaival kapcsolatban.
A Mamba, az Albert Gu és Tri Dao által létrehozott új nyelvi modell, amely a transzformátorokat skálázhatóságban és hatékonyságban felülmúlja azáltal, hogy a kvadratikus figyelem problémáját szekvenciális állapotmodellel oldja meg.
A folyamatos paraméterek diszkretizálásával a Mamba lehetővé teszi a hosszú lekérdezések gyorsabb kezelését, és a rekurrens és konvolúciós neurális hálózatok jellemzőinek egyesítésével növeli a képzés és a következtetés sebességét.
Annak ellenére, hogy nem fogadták el az ICLR előadásra, a szerzők olyan párhuzamos algoritmusokat mutattak be, mint a FlashAttention a GPU-feldolgozás hatékonyságának javítása érdekében, bemutatva a Mamba nyelvi modellezés teljesítményének növelésében rejlő lehetőségeket.
A középpontban a mesterséges intelligenciában alkalmazott skálázási modellek állnak, különösen a Mamba-modell, mint a Transformers lehetséges továbbfejlesztése, a lehetséges előnyök és a hatékonyság vizsgálata áll.
A kihívások közé tartozik a nagy modellek képzése, az adatminőség biztosítása és a mélytanulás különböző modellarchitektúráinak bonyolult természetével való megküzdés.
A Mamba más modellekkel, például a MoE-vel való kombinálásáról is folynak megbeszélések, valamint a kiterjedtebb tréningekhez szükséges egyéni fúziós kernelek szükségességéről.
Egyes magas intelligenciájú kutyák, különösen a border collie-k, célzott tréning nélkül is képesek megjegyezni több mint 100 játék nevét - derült ki az Eötvös Loránd Tudományegyetem tanulmányából.
A "Genius Dog Challenge" tanulmány különböző fajtájú és országú kutyákat emel ki, amelyek kivételes szótanulási képességekkel rendelkeznek, ami arra ösztönözte a kutatókat, hogy vizsgálják meg az e képesség mögött álló tényezőket, és hasonlítsák össze a gyermekek tanulási folyamataival.
A kutatók célja, hogy mélyebbre ássanak a kutyák nyelvi képességeinek megértésében, és hogy miben különböznek az emberi gyerekekétől.
A kutyák, különösen az olyan fajták, mint az ausztrál juhászkutyák és a border collie-k, figyelemre méltó intelligenciát és kommunikációs képességeket mutatnak, például megtanulják a játékok nevét és megértik az emberi nyelvet.
Megvizsgálják, hogy a kutyák képesek-e gombok segítségével kommunikálni, ami kérdéseket vet fel az állatok intelligenciájával és kommunikációs képességeivel kapcsolatban.
A hangsúlyt a kiképzés, a gondozás és a tenyésztési gyakorlatok jelentőség ére helyezi a kutyák kognitív képességeinek ápolásában és fejlesztésében.
Az összefoglaló a legjobb magas kamatozású megtakarítási számlákat tartalmazza, amelyek éves hozama 5,32% és 5,15% között mozog, beleértve olyan bankokat, mint a Customers Bank, a Western Alliance Bank és a TAB Bank.
A highinterest.io oldalon folyó vita az FDIC által biztosított magas hozamú megtakarítási számlák (HYSA) biztonságát hasonlítja össze a pénzpiaci alapok, a kincstárjegyek és az olyan konkrét befektetések kockázataival, mint a VUSXX alap vagy a Fidelitynél lévő SPAXX.
Különböző befektetési lehetőségeket, például T-Bills, takarékkötvények és ETF-ek kerülnek megvizsgálásra a pénzügyek optimalizálása, a vészhelyzeti alapok létrehozása és a hozam maximalizálása érdekében, a kockázatok minimalizálása mellett, hangsúlyozva az adózási előnyöket és a fizetőképességi megfontolásokat.
Az ajánlások k özött szerepel a diverzifikált befektetési portfólió fenntartása, valamint olyan tényezők értékelése, mint az FDIC-biztosítás és a likviditás, hogy megalapozott döntéseket hozhassunk a pénzügyi növekedés és stabilitás érdekében.
Az Equifax új követelményeket támaszt az illetővel szemben az ingyenes éves hiteljelentésének igénybevételéhez, például egy e-mail cím és egy mobiltelefonszám megadása.
Nehézségek merültek fel, amikor megpróbálták telefonon keresztül beszerezni a jelentést, mivel a rendszer nem ismerte fel a bevitelüket.
Panaszt nyújtottak be az annualcreditreport.com-hoz, de még mindig várják a választ.
A vita középpontjában az Equifax és a hitelinformációs irodák etikátlan gyakorlatai állnak, mint például a túlzott személyes adatok gyűjtése, a biztonsági hiányosságok és az elszámoltathatóság hiánya.
Az ajánlások között szerepel az új hitelpontozási rendszerek vizsgálata, a kormányzati felügyelet javítása és az adatvédelmi biztosítékok megerősítése az adatszegések és a személyazonosság-lopás miatti növekvő aggodalmak közepette.
A kockázatok csökkentése érdekében a felhasználókat arra ösztönzik, hogy fagyasszák be hitelüket, jelentsék a problémákat a szabályozó hatóságoknak, és védjék meg személyes adataikat a csalások és az adatvédelem megsértésének megakadályozása érdekében.