StableLM adalah sebuah model bahasa sumber terbuka baru yang dirancang untuk tugas pemrosesan bahasa alami.
Model ini unik karena memungkinkan pengguna untuk melatih dan menyempurnakannya pada dataset spesifik mereka sendiri, sehingga meningkatkan kinerja pada pembelajaran bahasa yang spesifik untuk tugas tertentu.
Arsitekturnya didasarkan pada BERT, dan dirancang untuk meminimalkan bencana lupa.
Model ini telah dilatih sebelumnya pada korpus teks yang besar, termasuk Wikipedia dan Common Crawl.
Perangkat lunak ini mudah digunakan dan dapat diakses di GitHub, dengan dokumentasi yang tersedia untuk membantu pengguna memulai.
StableLM telah digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk klasifikasi teks dan analisis sentimen.
Sebuah model bahasa sumber terbuka baru yang disebut StableLM telah dirilis oleh Stability.AI, dengan model mulai dari parameter 3B hingga 65B dan lebar konteks 4096.
Evaluasi model telah menerima kritik tetapi ini adalah pilihan yang baik bagi pengembang yang ingin meningkatkan model karena bersifat open source.
Model alpha StableLM sedang diuji dan diharapkan dapat mengungguli Pythia 6.9B dan akan dilatih hingga 1,5 triliun token.
Model yang lebih besar belajar lebih cepat tetapi rentan terhadap overfitting dan perusahaan membuat konsumen membayar daya komputasi di depan.
Kerangka kerja ML yang dioptimalkan menjadi lebih mudah diakses di perangkat keras konsumen, tetapi model bahasa yang baik saat ini membutuhkan GPU yang mahal yang membuat API cloud menjadi satu-satunya pilihan.
Menyajikan model bahasa melalui API memungkinkan kesimpulan yang sangat dioptimalkan, tetapi komputasi lokal memungkinkan lebih banyak privasi dalam aplikasi AI.
Para peneliti Stanford telah merilis StableLM di bawah lisensi sumber terbuka, yang telah mendapat beragam pendapat.
Pengembangan dan penggunaan AI adalah topik hangat dengan berbagai pendapat tentang AI super cerdas yang mengambil alih dunia.
Membuat server rumahan Linux tidur saat tidak digunakan dan bangun sesuai permintaan - cara yang sederhana
Artikel merinci cara mengonfigurasi server rumahan yang menjalankan Ubuntu Linux agar tidur saat idle dan bangun sesuai permintaan untuk menyimpan cadangan Time Machine.
Wake-on-LAN diaktifkan untuk membangunkan server melalui paket unicast.
Layanan jaringan, termasuk ARP Stand-in dan Avahi, dikonfigurasikan untuk mempertahankan konektivitas jaringan saat server tidur.
Kode yang dibagikan untuk menentukan status idle/sibuk dan mengotomatiskan penangguhan ke RAM melalui pekerjaan cron.
Diperlukan perangkat Linux yang selalu aktif dan perangkat antarmuka jaringan terpisah yang mendukung Wake-on-LAN dengan paket unicast.
ARP Stand-in memungkinkan perangkat jaringan untuk merespons permintaan ARP atas nama server yang sedang tidur, sehingga memicu server tersebut untuk bangun.
Penulis menggunakan Ruby dan libpcap dengan filter untuk paket permintaan ARP yang menargetkan alamat IP server yang sedang tidur untuk mengimplementasikan ARP Stand-in.
Masalah bangun yang tidak diinginkan yang disebabkan oleh paket AFP dan permintaan NetBIOS diatasi.
Artikel menjelaskan cara menonaktifkan IPv6 dan menggunakan port mirroring untuk menangkap paket dari perangkat perantara antara server dan seluruh jaringan.
Avahi digunakan sebagai layanan stand-in untuk ARP oleh penulis.
Penulis menggunakan avahi-publish untuk mengkonfigurasi Raspberry Pi.
Penulis membuat definisi layanan systemd yang secara otomatis menjalankan avahi-publish saat boot.
Penyiapan telah berhasil selama lebih dari satu bulan.
Raspberry Pi adalah pilihan populer untuk server berdaya rendah, tetapi beberapa pengguna menyarankan untuk menggunakannya untuk menyinkronkan file ke server cadangan 'nyata' daripada pengaturan sesuai permintaan.
Saran untuk operasi server berdaya rendah termasuk menggunakan wifi dan mengkonfigurasi ethernet untuk operasi berdaya rendah.
Mini PC alternatif seperti papan NAS Beelink dan Topton disarankan.
ChatGPT direkomendasikan untuk pemecahan masalah yang lebih cepat.
Fitur hemat daya dan kesulitan seputar definisi "idle" dibahas.
Pengaturan Wake on LAN dan pencadangan yang di-host sendiri versus layanan cloud diperdebatkan, serta kekhawatiran seputar privasi dan pengawasan.
Kiat-kiat tentang cara mengoptimalkan penggunaan daya dibagikan oleh para pembaca, seperti mengosongkan hard drive dan menggunakan catu daya yang hemat daya.
Teknologi IPv6 dan manfaatnya juga dibahas.
Strategi untuk meminimalkan penggunaan daya oleh server rumahan juga dibahas.
Spoofing ARP bisa digunakan untuk membangunkan server yang sedang tidur.
Postingan ini menyediakan rekonstruksi dan diagram berbagai artropoda purba termasuk Euarthropoda, Dinocaridae, Lobopoda, dan banyak lagi.
Pengguna, Junnn11, adalah seorang penggemar arthropoda dengan fokus pada masalah kepala panarthropoda, filogeni di seluruh subfilum arthropoda dan garis keturunan batang, chelicerata basal, dinocaridae, dan lobopoda.
Tulisan ini mencakup daftar berbagai spesies fuxianhuiids, megacheirans, pycnogonids, synziphosurines, chasmataspidids, eurypterids, arakhnida, dan banyak lagi.
Ada juga gambar interpretatif dari berbagai arthropoda kuno.
Postingan ini menyediakan tautan ke halaman Wikipedia bahasa Jepang dan akun Twitter pengguna.
Tidak ada rilis baru atau terbaru yang disebutkan dalam postingan tersebut.
Postingan di Discussion Service menampilkan individu yang sangat tertarik pada subjek khusus, termasuk teknologi, biologi, dan pemodelan.
Para pengguna mendiskusikan keuntungan dan kerugian dari berinvestasi dalam topik-topik tersebut, termasuk dampaknya terhadap motivasi dan gelar PhD yang melegitimasi minat seseorang.
Ilustrasi pengguna Junnn11 yang menggambarkan biomekanik dan pergerakan arthropoda di halaman Wikipedia telah memicu diskusi tentang biologi, genetika, dan konsep melihat.
Para pengguna juga mendiskusikan 'masalah kepala Arthropoda' dan preferensi desain pengguna seperti gambar yang dimuat secara malas.
Memuat tag pada halaman web secara default merupakan masalah privasi dan saat ini tidak diimplementasikan di Safari atau Firefox, dan dapat merusak beberapa situs web.
Aplikasi MediaWiki adalah platform PHP untuk membuat konten buatan pengguna, dan ilustrasi serangga Junnn11 di halaman pengguna telah menarik perhatian.
Y Combinator menerima aplikasi untuk musim panas 2023.
Peter Van Hardenberg menganjurkan perangkat lunak yang mengutamakan lokal di mana program-program berjalan di perangkat dan memanfaatkan cloud untuk "daya tahan atau aksesibilitas" tanpa bergantung padanya.
Perangkat lunak tingkat perusahaan tradisional dan layanan cloud seperti membangun kapal induk yang mahal ketika alat yang sederhana, personal, dan mudah dirawat dibutuhkan.
Online dan offline harus dianggap sebagai sebuah kontinum dengan tingkat latensi yang berbeda.
Offline hanyalah bentuk latensi yang paling ekstrem dan memiliki gradasi detik, menit, jam, hari, dan lainnya.
Mengalihkan gagasan binari online/offline ke spektrum latensi membuka pintu baru untuk membangun berbagai hal.
Artikel ini membahas konsep aplikasi offline vs online dan perdebatan mengenai apakah keduanya harus dianggap sebagai kategori yang sama atau berbeda dengan persyaratannya masing-masing.
Percakapan ini membahas tentang UI yang pesimis vs. optimis dan lokalitas data vs. kepemilikan data.
Resolusi konflik adalah masalah yang kompleks ketika berhadapan dengan aplikasi offline dan solusi harus dirancang untuk menangani lingkungan online dan offline.
Pergerakan menuju pendekatan berbasis sinkronisasi data pada produk diusulkan.
Pengalaman yang mengutamakan offline harus dirancang dengan hati-hati untuk memperlakukan segala sesuatu sebagai sumber kebenaran dan menangani migrasi skema dan logika bisnis.
Aplikasi peer-to-peer lebih disukai oleh beberapa pengguna daripada layanan berbasis internet karena masalah privasi dan kontrol.
Pilihan pendekatan (lokal vs berbasis cloud) tergantung pada kebutuhan dan preferensi pengguna.
Diskusi ini menyentuh tantangan teknis, seperti NAT dan sistem penemuan, dan membahas solusi potensial, termasuk standar federasi dan jaringan mesh.
Pentingnya toleransi offline pada aplikasi seperti Google Maps, iMessage, dan aplikasi cuaca juga disebutkan.
Diskusi berpusat pada apakah offline-first merupakan solusi yang tepat untuk alat kolaboratif.
Berbagai komentator membahas pro dan kontra komunikasi offline vs online dan pentingnya desain yang tangguh.
Sebagian besar keterampilan saya sekarang tidak ada harganya, tetapi 10% bernilai 1000x lipat
ChatGPT dapat memberikan jawaban yang akurat untuk tugas-tugas teknis yang sederhana, tetapi bisa saja salah untuk tugas-tugas yang lebih rumit.
Kualitas jawaban ChatGPT dapat ditingkatkan dengan melatihnya menggunakan korpus berkualitas lebih tinggi, sementara yang lain memperingatkan agar tidak terlalu bergantung pada AI untuk pembelajaran.
Model bahasa yang besar dapat kekurangan bahan sumber di area tertentu, tetapi kemampuan untuk berinteraksi dengan ChatGPT dan melakukan koreksi dapat sangat membantu.
ChatGPT dapat memberikan informasi dasar untuk non-ahli, tetapi mungkin memerlukan validasi dan verifikasi.
Model generatif dapat mendemokratisasi penulisan dan membantu menghasilkan lebih banyak teks, tetapi para skeptis percaya bahwa hal ini dapat menyebabkan buta huruf dan menghilangkan beberapa pekerjaan menulis.
Teks yang dihasilkan AI dapat menyebabkan hilangnya pekerjaan menulis dengan gaji rendah, tetapi mungkin tidak memengaruhi tulisan bergaji tinggi dan berkualitas tinggi.
Chatbot AI dapat menghasilkan kode yang buruk, dan anggota parlemen serta hakim yang mengadopsi teks yang dihasilkan menjadi perhatian.
Model bahasa yang didukung AI meningkatkan produktivitas bagi para penulis, tetapi tidak dapat menggantikan penulis yang baik sepenuhnya.
Menulis mungkin akan segera menjadi bagian penting dari pekerjaan setiap orang, tetapi banyak penulis dan editor yang mungkin perlu mengubah kariernya.
Teknologi dan AI telah berulang kali membuat cara-cara lama dalam melakukan berbagai hal menjadi usang, termasuk komputer manusia di bank dan spreadsheet, tetapi tidak dapat menggantikan kompetensi inti desainer grafis.
Mengapa beberapa peneliti menganggap saya salah tentang media sosial dan penyakit mental
Perdebatan di antara para ilmuwan sosial sedang berlangsung mengenai apakah media sosial adalah penyebab utama epidemi penyakit mental remaja.
Para pengkritik berpendapat bahwa bukti-bukti yang ada tidak cukup kuat untuk mendukung klaim bahaya tersebut.
Para pendukung berpendapat bahwa ada sesuatu yang signifikan yang terjadi pada kesehatan mental remaja yang dimulai sekitar tahun 2012, tanpa penjelasan alternatif.
Tingkat penyakit mental dan penggunaan media sosial tidak memiliki hubungan sebab-akibat yang jelas, tetapi para skeptis tidak dapat menjelaskan epidemi ini serapi teori SSM.
Para skeptis menuntut tingkat skeptisisme yang tinggi yang didasarkan pada "tanpa keraguan yang masuk akal", yang tidak sesuai untuk kasus-kasus perdata.
Terdapat ketidaksepakatan di antara para ilmuwan mengenai ukuran korelasi antara penggunaan media sosial dan masalah kesehatan mental.
Media sosial mungkin sangat berbahaya bagi anak perempuan.
Para peneliti sering kali fokus pada satu model kausal ketika mengubah sebuah pertanyaan menjadi variabel yang dapat mereka ukur, yang dapat mengaburkan jalur kausal potensial lainnya.
Dua dari model penyebab yang dapat menjelaskan peningkatan penyakit mental remaja adalah model periode sensitif dan model hilangnya IRL.
Penulis merekomendasikan langkah-langkah seperti menunda penggunaan ponsel pintar hingga sekolah menengah atas, memiliki sekolah bebas ponsel, dan menaikkan usia "dewasa internet" menjadi 16 tahun.
Pemerintah federal tidak melakukan apa pun untuk mengurangi penggunaan ponsel pintar di bawah umur, dan ada kebutuhan untuk diskusi nasional dan global tentang apakah ponsel pintar dan media sosial mengganggu perkembangan remaja yang sehat.
Para skeptis diperlukan untuk mengajukan argumen tandingan terhadap para pemberi peringatan dan untuk menunjukkan kelemahan dalam bukti.
Verifikasi usia untuk ponsel pintar dapat dilakukan melalui metode inovatif yang sudah ditawarkan oleh perusahaan seperti Clear.
Pengawasan teman sebaya yang konstan dan sifat adiktif dari media sosial menyebabkan masalah kesehatan mental, kurang tidur, dan pertumbuhan pribadi.
Diskusi ini menyoroti perlunya pemahaman yang lebih mendalam mengenai dampak media sosial terhadap kesehatan mental, termasuk depresi, perundungan, dan bunuh diri.
Pergeseran ke arah video game yang selalu online yang mendorong perilaku adiktif cukup mengkhawatirkan, dan beberapa pihak memperdebatkan langkah-langkah untuk melindungi orang-orang di bawah 18 tahun.
Media sosial telah mempengaruhi kehidupan anak-anak dengan membatasi perkembangan kemandirian mereka, dan kurangnya aktivitas di luar ruangan adalah masalah yang perlu ditangani.
Keandalan data yang dilaporkan sendiri dan data tingkat populasi dibahas dalam kaitannya dengan pemahaman penyebab depresi.
Bukti yang tersedia mendukung klaim bahwa media sosial menyebabkan masalah kesehatan mental, dan arah hubungan sebab-akibatnya sulit ditentukan.
Dampak perubahan iklim terhadap kesehatan mental anak muda, kurangnya aktivisme di sekitarnya, dan peran perusahaan, pemerintah, dan individu juga dibahas.
Konsumsi energi dan kurangnya alternatif yang ideal untuk bahan bakar fosil, serta praktik pengasuhan anak yang buruk, juga disebutkan.
ChatPDF menawarkan alat untuk meningkatkan pengalaman belajar bagi para siswa, membantu dalam memahami buku teks dan makalah penelitian.
Platform ini dapat menganalisis berbagai dokumen secara efisien, termasuk laporan keuangan dan penjualan, proposal proyek, manual pelatihan, dan kontrak hukum.
ChatPDF menawarkan penyimpanan awan yang aman untuk data rahasia dan kemampuan untuk menghapusnya kapan saja.
Bagi mereka yang memiliki rasa ingin tahu yang tinggi, ChatPDF dapat membuka banyak pengetahuan dari dokumen sejarah, literatur, dan sumber-sumber lainnya.
Alat ini dapat memahami bahasa apa pun dan dapat membalas dalam bahasa pilihan pengguna.
ChatPDF menawarkan API, opsi harga, FAQ, program afiliasi, dan dukungan melalui Twitter dan email.
ChatPDF adalah layanan baru yang memungkinkan pengguna untuk mengajukan pertanyaan tentang dokumen PDF menggunakan API GPT OpenAI untuk menghasilkan jawaban
Saran yang diberikan untuk meningkatkan layanan ini termasuk menyesuaikan ukuran potongan, mengoptimalkan pencarian semantik atau rekursi untuk PDF yang lebih kompleks, dan memotong teks PDF
Beberapa pengguna mengungkapkan keraguannya, sementara yang lain menunjukkan manfaat seperti hasil pencarian yang lebih baik dan pengindeksan semantik
Solusi alternatif yang dihosting sendiri untuk menggunakan ChatGPT disarankan untuk menggunakan dokumen sensitif
ChatPDF mirip dengan layanan pengindeksan semantik lainnya, dengan saran untuk perbaikan potensial seperti versi uji coba
Beberapa komentator bercanda tentang hype seputar model AI GPT menyarankan jenis file lain untuk analisis
Satelit Landsat milik NASA mengambil gambar satelit lain, memicu diskusi seputar teknologi dan rekayasa satelit.
Para pengguna berbagi fakta menarik tentang berbagai satelit, termasuk satelit laser dan satelit intelijen.
Berbagai perusahaan sedang mengerjakan proyek untuk pencitraan yang lebih baik dengan mengirimkan satelit yang lebih dekat ke Bumi.
Maxar Technologies merilis video yang menunjukkan satelit WorldView-4 mereka yang mengambil gambar satelit lain di orbit, dengan vektor tambahan untuk penentuan posisi.
Beberapa komentator mencatat adanya pantulan "gemerlap" yang disebabkan oleh insulasi reflektif pesawat ruang angkasa.
Video ini dipandang sebagai bukti meningkatnya kelayakan komersial pencitraan di ruang angkasa, meskipun ada komentar negatif di media sosial.
Membuat game kecil dengan alat yang lebih sederhana dapat meningkatkan peluang sukses bagi pengembang baru.
Berkutat dengan mesin yang rumit dapat membuat orang enggan membuat game.
Cakupan emosional sebuah game tidak menentukan kualitasnya.
Game kecil dapat memiliki definisi kesuksesan yang berbeda, dan penting untuk menyesuaikan diri dengan emosi yang lebih halus ini untuk mendapatkan pengalaman yang menyeluruh.
Dapatkan inspirasi dari berbagai sumber untuk membuat game yang unik.
Memilih faktor bentuk memengaruhi ekspektasi pemain, jadi pertimbangkan hal ini saat memilih mesin dan mempersiapkan rilis.
Selesaikan game Anda sebelum merilisnya dan hindari merilis game "Untuk Dilanjutkan".
Mendapatkan umpan balik dari komunitas yang mendukung itu penting.
Fokuslah untuk membuat game yang Anda sukai dan puas, daripada mencoba membuat mahakarya atau sesuatu yang "hebat".
Penulis mendorong pembaca untuk fokus membangun komunitas yang positif dan suportif serta menemukan kepuasan kreatif dalam karya mereka, daripada menjadi pahit atau kecewa.
Artikel ini membahas cara-cara untuk membuat game kecil yang bagus dan menghindari perfeksionisme, seperti memprioritaskan ide dan menginkubasi beberapa ide game.
Pentingnya melakukan playtesting dan mendesain game versi kecil yang berulang-ulang juga ditekankan, serta menyeimbangkan game agar adil dan membatasi ruang lingkup proyek.
Beberapa komentator mencatat bahwa genre game tertentu mungkin sulit untuk disaring menjadi game yang lebih kecil tanpa mengubahnya secara mendasar.
Postingan ini menyoroti manfaat membuat game kecil, termasuk kesempatan untuk mengeksplorasi mekanisme game yang berbeda dan batasan medium, serta kepuasan dalam menciptakan sesuatu yang unik.
Orang-orang harus mendekati pengembangan game dengan rasa kritis dan pemahaman tentang mediumnya.
Firefly - Kompiler dan runtime baru untuk bahasa BEAM
Firefly adalah sebuah kompiler dan runtime untuk bahasa BEAM, yang ditulis dalam Rust, yang memungkinkan kompilasi aplikasi Elixir yang menargetkan WebAssembly
Firefly dapat mengkompilasi eksekusi atau pustaka yang bertindak seperti rilis OTP, tetapi tidak mengelola ketergantungan
Firefly terdiri dari tiga komponen utama: Kompiler, Pustaka, dan Runtime, dan mengorbankan beberapa fitur untuk memungkinkan pengoptimalan tambahan
LLVM 15 diperlukan untuk membangun Firefly, dan kontributor harus berkomunikasi dengan tim inti terlebih dahulu sebelum mengimplementasikan perubahan
Firefly tidak dimaksudkan untuk menggantikan BEAM dan mungkin tidak memiliki fungsionalitas yang dibutuhkan, tetapi menawarkan implementasi alternatif dari Erlang/OTP dengan fitur-fitur yang unik
Desain runtime sama dengan OTP tetapi berbeda pada backend codegen yang digunakan, dan Firefly memudahkan untuk memperluas runtime dengan fungsi asli yang diimplementasikan di Rust
Firefly sebelumnya bernama Lumen dan berlisensi di bawah Apache 2.0.
Firefly, sebuah kompiler dan runtime baru khusus untuk bahasa BEAM, telah diluncurkan dengan fokus pada kompilasi WASI dan kemampuan untuk membangun binari mandiri yang menargetkan berbagai chipset.
Salah satu aspek menarik dari Firefly adalah potensinya untuk menjalankan Elixir secara efisien pada mikrokontroler dengan tetap mempertahankan semangat konkurensinya.
BEAM adalah mesin virtual yang mendukung beberapa bahasa pemrograman, dan perubahan nama proyek Lumen menjadi Firefly diperlukan oleh beberapa proyek dengan nama yang sama.
Para pengembang sedang mendiskusikan pengoptimalan runtime BEAM untuk Elixir, dengan beberapa orang berpendapat bahwa runtime ini tidak dioptimalkan untuk matematika.
BEAM runtime berfokus pada I/O, dengan kinerja yang dirancang berdasarkan latensi, dan sekarang mendukung kompilasi JIT menggunakan JIT yang ditulis dari awal, bukan LLVM.
Firefly memungkinkan pengembang untuk mengkompilasi aplikasi Elixir untuk menargetkan WebAssembly, yang berguna untuk menjalankan Elixir di frontend meskipun ada tantangan dalam memanipulasi DOM dalam lingkungan pengujian Elixir.
Menyelaraskan Laten Anda: Sintesis Video Resolusi Tinggi dengan Model Difusi Laten
Sebuah tim telah mengembangkan Model Difusi Laten Video (Video LDM) untuk pembuatan video beresolusi tinggi, yang mencapai kinerja canggih pada resolusi 512 x 1024.
Model ini menggunakan perhatian temporal dan konvolusi 3D untuk mencapai kinerja decoder yang disesuaikan untuk menghasilkan video berkualitas tinggi.
Pendekatan baru ini juga mampu menghasilkan teks-ke-video, membuka arah yang menarik untuk pembuatan konten di masa depan.
Tim telah menunjukkan bahwa lapisan temporal metode mereka dapat digeneralisasi ke LDM teks-ke-gambar yang disetel dengan baik.
Penelitian ini dipresentasikan oleh Andreas Blattmann, Robin Rombach, Huan Ling, Tim Dockhorn, Seung Wook Kim, Sanja Fidler, dan Karsten Kreis pada Konferensi IEEE 2023 tentang Visi Komputer dan Pengenalan Pola.
Penelitian ini memiliki potensi untuk berguna dalam industri film dan hiburan.
Nvidia telah mengembangkan metode sintesis video beresolusi tinggi menggunakan model difusi laten yang dilatih pada kumpulan data video.
Pembuatan video di masa depan dapat menggunakan alat pemodelan 3D multi-modal yang disempurnakan dengan filter berbasis difusi.
Render yang dapat dibedakan menggunakan representasi volumetrik dan bidang jarak adalah solusi potensial untuk diskritisasi adegan video.
Konsep "Lembah yang luar biasa" dibahas di bagian komentar.
Nvidia melatih model teks-ke-video yang mampu menghasilkan adegan mengemudi yang realistis dengan kehalusan gerakan yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Kekhawatiran muncul tentang potensi penyalahgunaan teknologi dan mempertanyakan apakah model tersebut akan dirilis ke publik.
Pendanaan menjadi tantangan karena adanya "tragedi bersama".
Para peneliti berfokus pada simulasi video untuk melatih model AI yang kompleks yang digunakan dalam kendaraan otonom.
NaturalSpeech 2: Sintesis ucapan dan nyanyian tanpa bidikan
NaturalSpeech 2, sistem TTS baru dari Microsoft Research Asia dan Microsoft Azure Speech, menggunakan model difusi laten untuk mensintesis suara alami dengan ekspresifitas tinggi dan kemampuan zero-shot yang kuat.
Sistem ini mengungguli sistem TTS sebelumnya dan menawarkan kualitas suara yang superior, ketahanan, dan kesamaan prosodi/timbre dibandingkan sistem TTS lainnya.
Sistem ini menggunakan codec audio neural, pengukur vektor sisa, dan model difusi yang dikondisikan pada input teks, yang meningkatkan kemampuan zero-shot.
Microsoft menunjukkan komitmen terhadap prinsip-prinsip AI yang bertanggung jawab dalam mengembangkan teknologi ini.
Terdapat potensi penggunaan yang jahat dalam peniruan pembicara dan pemalsuan suara, dan para praktisi dihimbau untuk tidak menyalahgunakan teknologi ini.
Artikel ini menyoroti perlunya pengembangan dan penggunaan teknologi AI yang bertanggung jawab serta pentingnya alat pertahanan untuk mendeteksi suara yang disintesis oleh AI.
Para peneliti telah mengembangkan sintesis ucapan dan nyanyian tanpa tembakan, yang menimbulkan kekhawatiran tentang potensi penyalahgunaan teknik pemalsuan suara deepfake.
Diskusi mengarah pada perdebatan tentang penyelarasan AI, kompleksitas nilai-nilai kemanusiaan, dan pertanyaan etis seputar kontribusi data pribadi ke kumpulan data yang sangat besar.
Eksperimen menunjukkan bahwa GPT-3 dapat membuat suara deepfake, meningkatkan kekhawatiran akan penyebaran informasi yang salah.
Para ahli mendiskusikan Model Pembelajaran Bahasa dan potensi penerjemah universal, dengan kekhawatiran akan otentikasi identitas digital dan kejahatan siber.
Perdebatan tentang autentikasi manusia vs AI melalui telepon, dengan diskusi yang juga berkisar pada aspek teknis autentikasi suara dan teknologi sintesis.
NaturalSpeech 2 dari Microsoft adalah contoh pembelajaran tanpa pemotretan yang berpotensi disalahgunakan, sehingga mendorong pernyataan etika dari perusahaan.
FADR mengisolasi MIDI, drum, bass, vokal dari file audio dengan ruang untuk perbaikan.
Para peneliti mengeksplorasi model AI untuk suara nyanyian opera dan paduan suara.
YourTTS adalah sistem text-to-speech yang cepat dan efisien.
Pendaftaran untuk YC Summer 2023 telah dibuka.
Qantas membawa kembali Airbus A380 dari gurun California
Qantas telah mengambil Airbus A380 terakhir mereka dari pangkalan udara Victorville di California setelah hampir 1000 hari disimpan karena grounded pesawat jarak jauh yang disebabkan oleh pandemi.
Mengembalikan A380 ke layanan membutuhkan upaya yang signifikan, termasuk 4.500 jam tenaga kerja dan penggantian suku cadang penting, yang menyebabkan penundaan untuk beberapa maskapai penerbangan.
Para insinyur Qantas menghabiskan waktu dua bulan per pesawat di Gurun Mojave untuk menghidupkan kembali A380, yang dibungkus untuk melindungi diri dari kelembaban, debu, dan serangga.
Meskipun Qantas hampir membawa A380 mereka kembali beraksi, maskapai ini tidak mengharapkan penerbangan internasional untuk kembali ke tingkat sebelum pandemi hingga setidaknya tahun 2024.
Qantas telah berinvestasi besar-besaran untuk memulai industri bahan bakar penerbangan berkelanjutan di Australia sembari berjuang untuk memenuhi target pengurangan emisi netralitas karbon pada tahun 2050.
Qantas belum mengumumkan rencana untuk mengganti armada A380 yang sudah tua, tetapi memperkirakan akan menghabiskan 5 miliar dolar Australia (7,4 miliar dolar AS) untuk investasi armada selama empat tahun ke depan, termasuk selusin A350-1000.
Qantas membawa kembali Airbus A380 dari penyimpanan di California Selatan untuk penerbangan dari Sydney dan Melbourne ke Dubai karena tingginya permintaan penerbangan dari Australia ke Eropa.
Emirates, pemilik terbesar A380, meminta pesawat yang lebih besar untuk memenuhi permintaan yang tinggi untuk terbang, tetapi tidak ada produsen mesin yang tertarik untuk mengembangkan mesin baru untuk A380, membuat masa depan pesawat ini diragukan.
Biaya A380 yang mahal dan berkurangnya permintaan pasar telah mengurangi daya saingnya dibandingkan dengan pesawat berbadan lebar lainnya, dan masalah mesin telah membatasi kapasitasnya.
Masalah MCAS Boeing 737 Max bukanlah yang pertama kalinya pesawat ini mengalami masalah, dan Boeing tidak akan memiliki pengganti 737/757 selama 10-15 tahun lagi, sehingga memberikan keunggulan kompetitif bagi Airbus.
Pasar yang berkolusi secara pasif dapat menyebabkan harga yang lebih tinggi dan mengurangi persaingan, dan kolusi diam-diam di industri pesawat terbang dapat menyebabkan keuntungan yang lebih tinggi.
A380 masih dapat digunakan sebagai pesawat kargo untuk muatan berukuran besar, namun tidak memiliki fitur-fitur yang diperlukan untuk penggunaan kargo umum.
Airbus mengubah fokus mereka dari rute-rute yang sukses menjadi mahkota "kami adalah yang terbesar" dengan A380, tetapi sekarang memiliki pesaing untuk rute-rute ini dengan pesawat-pesawat seperti A350, A321-XLR, dan pesawat-pesawat baru.
Maskapai penghubung menawarkan lebih banyak frekuensi penerbangan, tetapi penumpang lebih memilih maskapai dengan banyak penerbangan pada waktu yang berbeda-beda sepanjang hari.
Para ahli mendiskusikan solusi untuk bahan bakar penerbangan untuk mencapai netralitas karbon, seperti bahan bakar nabati, pohon, dan investasi bahan bakar penerbangan yang berkelanjutan.
Membangun teleskop di Bulan bisa mengubah astronomi
Membangun teleskop di Bulan bisa mengubah astronomi
Eksplorasi Bulan sedang mengalami kebangkitan dengan berbagai misi yang direncanakan, termasuk program Artemis NASA yang bertujuan untuk mengembalikan manusia ke permukaan Bulan pada pertengahan dekade ini.
Bulan menawarkan keuntungan bagi astronomi observasi dengan permukaannya yang stabil dan kawah-kawahnya yang tidak menerima sinar matahari.
Sisi jauh Bulan sangat menarik untuk astronomi radio karena secara permanen terlindung dari sinyal radio yang dihasilkan oleh manusia di Bumi, menjadikannya lokasi yang paling "sunyi" di seluruh tata surya
Sisi jauh Bulan juga merupakan lokasi yang ideal untuk astronomi radio frekuensi rendah, yang dapat menyelidiki struktur alam semesta awal
Gravitasi rendah Bulan juga memungkinkan pembangunan teleskop yang jauh lebih besar daripada yang dapat dilakukan oleh satelit yang terbang bebas
Lingkungan yang dingin dan stabil dari kawah yang dibayangi secara permanen mungkin juga memiliki keuntungan bagi instrumen untuk mendeteksi gelombang gravitasi dan untuk mempelajari angin matahari dan sinar kosmik galaksi
Namun, ada ketegangan antara aktivitas manusia di sisi jauh Bulan dan gangguan radio yang tidak diinginkan, dan rencana untuk mengekstraksi es air dari kawah yang dibayangi dapat menyulitkan kawah-kawah yang sama untuk digunakan untuk astronomi.
Membangun teleskop di bulan dapat merevolusi astronomi dengan memberikan sensitivitas dan resolusi spektografik yang lebih tinggi.
Biaya pembangunan teleskop yang tinggi dibenarkan dengan harapan dapat menghasilkan penemuan ilmiah yang inovatif, menginspirasi generasi mendatang, dan mendorong inovasi teknis.
Nilai penemuan ilmiah tidak dapat diukur dengan $/unit dan memiliki pendekatan berbiaya tinggi dan imbalan tinggi dengan bidang-bidang seperti fisika partikel.
Pengeluaran militer secara historis telah mendorong kemajuan ilmiah.
Manfaat nyata dari pendanaan penelitian ilmiah termasuk menyediakan kerangka kerja tentang bagaimana teknologi beroperasi, memberikan manfaat bagi masyarakat melalui penemuan dari penelitian yang tidak terduga, dan menumbuhkan tenaga kerja yang sangat terlatih.
Teleskop yang diusulkan FOCAL berpotensi memberikan pengukuran ilmiah yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan dan lebih penting daripada menetap di Mars.
Program Artemis NASA bertujuan untuk membangun teleskop radio di sisi jauh Bulan, yang memiliki lingkungan yang sangat tenang dan dapat menghasilkan gambar berkualitas lebih tinggi daripada observatorium mana pun di Bumi terkait radiasi kosmik Big Bang.
Lokasi teleskop di Bulan mengatasi salah satu kesulitan terbesar teleskop berbasis ruang angkasa karena batuan Bulan melindungi sebagian besar sumber kebisingan frekuensi tinggi dari satelit, baik buatan manusia maupun alami.
Kerumitan teknis yang berkaitan dengan lingkungan Bulan, seperti debu halus yang menutupi perangkat keras, kontrol termal, dan masalah komunikasi dengan Bumi, harus diselesaikan oleh para insinyur antariksa.
Komunikasi dengan Mars dapat ditingkatkan dengan menggunakan teknologi penyimpanan modern, satelit Venus, atau orbit halo pada L2, L4, atau L5 bumi-bulan, tetapi bulan sulit diorbitkan karena gravitasi yang tidak merata.
Keberadaan dan deteksi materi dan energi "gelap" yang sebenarnya masih sulit dipahami, dan menggunakan planet atau asteroid untuk efek pelensaan gravitasi tidak praktis karena titik fokus yang besar.
Penemuan masket mengarah pada studi tentang efeknya pada pesawat ruang angkasa, dan penemuan "orbit beku".
Teleskop di Bulan memberikan lebih banyak akses dan lebih sedikit risiko untuk pemeliharaan daripada teleskop seperti JWST yang terlalu jauh bagi Hubble untuk mengamatinya.
Bagian komentar memperdebatkan kemungkinan dan biaya proyek teleskop bulan yang diusulkan dan kecenderungan untuk mencari air di benda-benda angkasa.