Meta, perusahaan induk Facebook, telah merilis sistem AI generatif sumber terbuka yang disebut AudioCraft untuk menciptakan musik dan audio berdasarkan masukan dari pengguna.
Ada perdebatan tentang lisensi timbangan AudioCraft dan apakah lisensi non-komersialnya membatasi penggunaan komersial.
Diskusi ini juga berkisar pada masalah kepemilikan data, privasi, dan keaslian konten yang dihasilkan oleh AI.
Beberapa pengguna mengungkapkan keraguan dan kekhawatiran tentang potensi penyalahgunaan teknologi AI generatif dan dampaknya terhadap manipulasi media, kepercayaan, dan industri musik.
Kritik dilontarkan mengenai kualitas musik yang dihasilkan, sementara yang lain membahas kemungkinan dan keterbatasan musik yang dihasilkan AI.
Secara keseluruhan, ada banyak pendapat mengenai potensi dan tantangan penggunaan AI untuk tujuan kreatif.
Ringkasan ini membahas ketersediaan dan fitur dari berbagai model pembelajaran mesin yang tidak disensor: Llama 2 7B, Nous Hermes Llama 2 13B, dan Wizard Vicuna 13B.
Ini memberikan contoh output yang menampilkan perbedaan antara versi yang disensor dan tidak disensor dari model-model ini dalam menanggapi berbagai permintaan yang terkait dengan film, memasak, literatur agama, informasi medis, dan informasi umum.
Ringkasannya menyebutkan bahwa Eric Hartford adalah penulis artikel blog populer mengenai model yang tidak disensor.
Ada penafian tentang potensi risiko yang terkait dengan penggunaan model yang tidak disensor.
Para ilmuwan telah mengamati resistansi nol di bawah 110 K, yang berpotensi mengindikasikan superkonduktivitas suhu tinggi.
Skeptisisme tetap ada karena keterbatasan dalam peralatan pengujian dan hasil yang tidak konsisten.
Memproduksi superkonduktor suhu ruangan merupakan tantangan, dengan berbagai pendapat tentang kelayakannya.
Keluarga baru superkonduktor suhu tinggi, LK-99, telah ditemukan, tetapi superkonduktivitas suhu ruangan belum tercapai.
Terdapat perdebatan mengenai karakteristik dan keterbatasan LK99, dengan upaya replikasi yang menunjukkan variabilitas.
Penelitian yang sedang berlangsung difokuskan pada replikasi hasil dan mengeksplorasi potensi aplikasi praktis.
Suatu bahan yang menunjukkan superkonduktivitas pada suhu 15 derajat Celcius telah ditemukan, dengan potensi aplikasi di berbagai bidang.
Klaim superkonduktivitas suhu tinggi sedang diperiksa, dengan diskusi tentang kemungkinan masalah pengotoran atau sintesis.
Para ilmuwan dari laboratorium AS/Uni Eropa sedang melakukan penelitian tentang superkonduktor LK-99, mencoba mereproduksi hasilnya sambil mengatasi keraguan tentang tingkat kebisingan dalam pengukuran.
Artikel ini membahas pendekatan pengajaran untuk pengajar pemrosesan sinyal di perguruan tinggi, khususnya saran untuk mengajarkan Kalman Filter dengan kesederhanaan dan intuisi sebelum ketelitian.
Bagian komentar memberikan perspektif yang berbeda tentang pendekatan ini, menekankan pentingnya konteks, motivasi, dan pemahaman konsep-konsep dasar.
Diskusi ini juga mengeksplorasi topik-topik seperti ketidakstabilan numerik, ketidakpastian dalam pengukuran, dan menerapkan filter Kalman yang diperluas untuk masalah non-linear.
Percakapan ini menyentuh bahasa pemrograman probabilistik dan algoritma, membahas manfaat dan keterbatasannya.
Artikel tersebut menjelaskan bahwa filter Kalman adalah model matematika yang digunakan untuk estimasi dalam situasi dengan kesalahan pengukuran dan pengamatan terbatas, yang biasa digunakan dalam pelacakan GPS dan robotika.
Ringkasan ini menyoroti kegunaan dan keterbatasan filter Kalman, aplikasinya di berbagai bidang, dan pentingnya estimasi varians yang akurat.
Artikel ini membahas penemuan superkonduktivitas suhu ruang baru-baru ini dalam bahan Pb₁₀₋ₓCuₓ(PO₄)₆O.
Bahan ini menunjukkan resistansi nol di atas 100 derajat K di bawah tekanan sekitar, yang mengindikasikan potensinya sebagai superkonduktor suhu tinggi.
Studi ini menegaskan konsistensi struktural material, menambah kredibilitas penemuan ini.
Penemuan ini telah menarik minat komunitas ilmiah secara global.
Penelitian ini didukung oleh Simons Foundation dan lembaga-lembaga anggota.
Penulis, seorang insinyur pendiri di ChargebackStop.com, mengalami serangan pengujian kartu yang ditargetkan pada perusahaan mereka.
Para penyerang kemungkinan memperoleh daftar kartu dengan parameter serupa dari jaringan bawah tanah yang berbagi informasi kartu kredit.
Penulis menerapkan langkah-langkah seperti menggunakan Stripe Radar dan membuat aturan khusus untuk mencegah serangan di masa depan.
Perusahaan menghadapi kerugian finansial dari biaya penipuan dan tagihan balik sebagai akibat dari serangan tersebut.
Penulis mengkritik jaringan pembayaran karena memberlakukan perlakuan dan biaya yang tidak adil terhadap bisnis dan menekankan perlunya bank untuk lebih bertanggung jawab dalam mengesahkan transaksi.
Artikel ini membahas penggunaan model bahasa AI, khususnya ChatGPT, dalam alur kerja pengkodean untuk pemrosesan pembayaran dan tolak bayar dalam jaringan kartu kredit.
Pengguna mengungkapkan kekhawatiran mereka untuk hanya mengandalkan kode yang dihasilkan oleh AI untuk proses keuangan yang penting.
Beberapa orang berpendapat bahwa AI dapat menjadi alat yang produktif jika digunakan dengan hati-hati dan tinjauan manusia secara menyeluruh.
Percakapan ini juga mencakup topik-topik seperti penipuan kartu kredit, langkah-langkah keamanan, sistem pembayaran yang berbeda, dan perbedaan regional dalam teknologi dan peraturan perbankan.
Penyitaan aset perdata adalah praktik kontroversial di mana penegak hukum dapat menyita uang tunai dan properti dari individu tanpa menuduh mereka melakukan kejahatan.
Praktik ini awalnya dimaksudkan untuk menargetkan kejahatan terorganisir, tetapi sekarang sering digunakan untuk melawan warga biasa.
Antara tahun 2000 dan 2019, pihak berwenang di AS menyita sekitar $69 miliar dari orang-orang, yang sebagian besar tidak dituduh melakukan kesalahan apa pun.
Pada tahun 2019, otoritas federal mengambil lebih banyak uang tunai dan properti dari individu daripada yang dilakukan pencuri.
Individu menghadapi beban pembuktian untuk mendapatkan kembali aset mereka yang disita, yang sering kali mengarah pada pertempuran hukum yang mahal.
Beberapa anggota parlemen mengadvokasi reformasi, tetapi banyak penegak hukum dan perwakilan mereka yang terpilih menentang perubahan pada praktik tersebut.
Diskusi ini berfokus pada perampasan aset perdata dan berbagai aspeknya, termasuk legalitas, etika, dan potensi penyalahgunaan.
Isu-isu yang lebih luas seperti rasisme sistemik, eksploitasi ekonomi, dan kesalahan polisi juga menjadi bagian dari pembicaraan.
Para peserta memiliki perspektif yang berbeda mengenai peran polisi, kebutuhan akan reformasi, dan dampak penyitaan aset sipil terhadap hak-hak individu.
Asal-usul sejarah pemolisian, kekhawatiran tentang beban pembuktian, dan diskusi tentang pencurian upah dan program-program sosial juga disebutkan.
Secara keseluruhan, diskusi ini mencerminkan kompleksitas dan perdebatan yang sedang berlangsung seputar perampasan aset perdata dan isu-isu terkait.
Google telah mengusulkan sebuah sistem yang disebut "Integritas Lingkungan Web" yang disebut sebagai DRM untuk web.
Para kritikus telah menyatakan keprihatinan tentang potensi penyalahgunaan dan pembatasan otonomi pengguna yang dapat ditimbulkan oleh sistem ini.
Proposal tersebut bertentangan dengan sikap Google sebelumnya yang mempromosikan teknologi terbuka dan inovatif.
Sistem ini akan memberikan situs web kontrol atas komputer pengguna, menimbulkan kekhawatiran tentang sentralisasi kekuasaan dan pembatasan kontrol pengguna.
Utas komentar juga membahas kekhawatiran tentang tindakan Google, pentingnya kontrol peramban, dan topik-topik yang tidak terkait.
Perusahaan dengan skor ESG yang tinggi menghasilkan polusi yang sama besarnya dengan perusahaan dengan skor rendah, menurut penelitian dari Scientific Beta.
Tidak ada korelasi antara skor ESG dan intensitas karbon, bahkan ketika hanya mempertimbangkan komponen lingkungan dari metrik tersebut.
Hal ini menantang keyakinan bahwa investasi ESG menciptakan portofolio rendah karbon.
Memasukkan peringkat sosial atau tata kelola bersama dengan intensitas karbon akan menghasilkan portofolio yang lebih ramah lingkungan dibandingkan dengan portofolio yang didasarkan pada kapitalisasi pasar.
Efektivitas ESG sebagai produk pasar massal dipertanyakan, dan investor harus memprioritaskan keberlanjutan dengan hati-hati saat membuat keputusan investasi.