Diskusi ini membahas kerentanan keamanan dalam layanan pengiriman seperti FedEx dan tantangan dengan kebijakan kata sandi yang mengikuti pedoman NIST.
Para peserta menceritakan pengalaman pribadi dengan perusahaan, mengungkapkan inefisiensi, risiko keamanan, dan rasa frustrasi dengan masalah teknis di era digital.
Penekanan diberikan pada peningkatan praktik keamanan, metode komunikasi, dan manajemen kata sandi di berbagai industri.
Artikel ini mengeksplorasi pembangunan model bahasa yang signifikan dalam SQL, mengatasi skeptisisme seperti ChatGPT dan mempelajari tokenisasi, penyematan vektor, mekanisme perhatian, dan backpropagation untuk model Generative Pre-trained Transformer (GPT).
Penggunaan PostgreSQL untuk tokenisasi ditekankan pada pengkodean teks yang efisien untuk meningkatkan kinerja jaringan syaraf, termasuk cuplikan kode dan contoh.
Umpan balik pembaca yang positif dicatat, dengan undangan untuk menemukan lebih banyak proyek SQL di GitHub untuk eksplorasi lebih lanjut.
Postingan ini mengeksplorasi implementasi GPT menggunakan 500 baris kode SQL, dengan para pengguna yang memuji demonstrasi dan terlibat dalam diskusi tentang pelatihan, inferensi, dan mengintegrasikan jaringan syaraf ke dalam spreadsheet.
Pengguna mengagumi konten dan presentasi artikel, dengan sumber daya tambahan yang ditautkan untuk belajar tentang GPT dan LLM, mendorong pemahaman yang lebih dalam tentang topik yang dibahas.
OK-Robot adalah kerangka kerja terbuka dan modular yang dirancang untuk navigasi dan manipulasi robot di dalam pengaturan rumah, memungkinkan pengguna untuk menggunakannya pada robot, memindai area, dan mengontrol pergerakan objek dengan mudah.
Meskipun tidak sempurna, namun memanfaatkan model pembelajaran mesin kontemporer dan mendorong keterlibatan komunitas untuk penyempurnaan, menunjukkan komitmennya terhadap peningkatan berkelanjutan.
Kode kerangka kerja ini bersifat open source, didukung oleh server Discord untuk bantuan dan dialog komunitas, yang telah melalui pengujian di berbagai lingkungan, sehingga menerima umpan balik dan kontribusi.
OK-Robot adalah kerangka kerja robot rumah modular terbuka yang memanfaatkan model pembelajaran mesin untuk navigasi dan manipulasi di rumah, dengan fokus untuk membantu penyandang disabilitas, lansia, dan orang lain yang membutuhkan.
Diskusi berpusat pada tantangan dalam desain robot untuk lingkungan yang berantakan dan aksesibilitas bagi para penyandang disabilitas, serta potensi robotika dalam tugas-tugas rumah tangga dan dampak otomatisasi terhadap ekonomi dan tenaga kerja.
Para peserta mengeksplorasi aspek biaya pembuatan robot, menekankan gerakan presisi dalam robotika, dan membahas peran robot di berbagai industri dan perlunya pendapatan dasar universal karena otomatisasi.
Pertukaran email antara Martti Malmi (Sirius) dan Satoshi Nakamoto dari tahun 2009-2011 menyoroti pengembangan Bitcoin, membahas topik-topik seperti pengembangan situs web, skrip sisi server, dan operasi node.
Martti mengusulkan untuk membuat situs web dan FAQ dengan kunci privat yang aman, sementara Satoshi mencari bantuan dengan konten situs web dan skrip server.
Korespondensi ini membahas berbagai masalah seperti blok, transaksi, skalabilitas, bukti kerja, spam, peningkatan fitur, peningkatan situs web, pengaturan layanan pertukaran Bitcoin, dan peningkatan perangkat lunak.
Diskusi ini mencakup identitas misterius Satoshi Nakamoto, otak di balik Bitcoin, menyentuh spekulasi tentang motif, koneksi pemerintah, dan konsekuensi dari pengungkapan identitas Satoshi.
Berbagai topik termasuk anonimitas, fitur privasi dalam mata uang kripto seperti Monero, Mata Uang Digital Bank Sentral, penambangan mata uang kripto, opsec dalam situasi kritis, dan analisis linguistik untuk verifikasi kepengarangan.
Hal ini menekankan pentingnya kejujuran, keamanan operasional (opsec), dan risiko yang terkait dengan pembuatan dan pengelolaan proyek inovatif seperti Bitcoin.
Gemma.cpp adalah mesin inferensi ringan untuk model fondasi Gemma dari Google, dapat diakses di Kaggle, ideal untuk penelitian dan eksperimen.
Pengguna dapat mengakses bobot model dan tokenizer untuk berbagai model Gemma di Kaggle.
Disarankan untuk menggunakan kerangka kerja Python seperti JAX, Keras, PyTorch, dan Transformers untuk menerapkan model pada perangkat edge, dan kontribusi komunitas didorong dengan pengembangan berkelanjutan pada cabang dev.
Gemma.cpp adalah mesin inferensi C++ yang dikembangkan oleh Google untuk model Gemma, yang menekankan portabilitas dan modifikasi yang mudah, dengan fokus pada kinerja CPU SIMD dan dukungan GPU di masa depan.
Kritik yang dilontarkan meliputi penalti pengulangan, bias, dan ukuran model, yang memicu kekhawatiran mengenai transparansi, kepercayaan, dan persaingan dengan OpenAI, sembari menyoroti tantangan organisasi dan retensi talenta Google.
Perdebatan dalam komunitas AI mencakup performa, kompatibilitas, dan aspek pengembangan seperti format pengemasan model, kemampuan, dan batas ukuran model Gemma.
Searchformer adalah model Transformer yang dirancang untuk menangani tugas-tugas perencanaan yang rumit dengan langkah-langkah pencarian yang lebih sedikit daripada metode konvensional.
Ini melampaui kinerja dasar dalam navigasi labirin dan teka-teki Sokoban, yang mengindikasikan potensi untuk menangani tugas-tugas pengambilan keputusan yang lebih luas.
Melatih Transformers untuk mengantisipasi dinamika pencarian terbukti bermanfaat, meningkatkan kinerja dengan mengurangi ukuran model dan data pelatihan.
Transformer sedang dieksplorasi untuk perencanaan gerakan robot, menunjukkan potensi untuk menghasilkan jalur optimal lebih cepat daripada teknik sebelumnya dalam menangani masalah berdimensi tinggi dan kontinu.
Perdebatan mencakup algoritme alternatif, teknologi, dan kelemahan transformer, menekankan peran AI dalam meningkatkan algoritme klasik dan kontras efisiensi antara transformer dan metode konvensional seperti A*.
Diskusi melibatkan nomenklatur model dalam AI, perbandingan efisiensi antara model transformator dan strategi tradisional seperti A*, dan pemeriksaan algoritme pengambilan keputusan eksploratif seperti Bellman-Ford dan MCTS dalam tantangan perencanaan jalur.
Meta telah meluncurkan TestGen-LLM, sebuah generator pengujian baru yang memanfaatkan teknologi LLM untuk meningkatkan produktivitas pengembang dengan menghasilkan peningkatan kode dengan jaminan terverifikasi, yang menekankan pada peningkatan pengujian yang sudah ada.
TestGen-LLM memastikan pengujian yang dihasilkan layak, dapat dieksekusi, stabil, dan meningkatkan cakupan pengujian, menampilkan tingkat penerimaan yang tinggi di antara para pengembang dan integrasi tanpa batas ke dalam alur kerja Meta.
Alat ini menggarisbawahi pentingnya aplikasi LLM khusus dalam pengembangan perangkat lunak, menekankan pentingnya menangani skenario yang tidak terduga, menekankan peran penting integrasi dan pemrosesan LLM dalam mengoptimalkan pengujian perangkat lunak dan efisiensi pengembangan.
Para insinyur memperdebatkan penggunaan Large Language Model (LLM) untuk membuat kode uji atau implementasi, dengan berbagai pendapat tentang kelebihan dan kekurangannya.
Beberapa orang memandang pengujian yang dihasilkan AI bermanfaat dan efisien, sementara yang lain menekankan pentingnya keterlibatan manusia dalam proses pengujian.
Kekhawatiran meliputi kualitas dan kuantitas pengujian yang dihasilkan oleh LLM dan potensi dampak AI pada praktik pengembangan perangkat lunak di masa depan.
Mantan penulis Gizmodo, Tom McKay, mengganti nama dirinya menjadi "Slackbot" di Slack setelah kepergiannya, berbaur selama berbulan-bulan tanpa diketahui.
Dengan mengubah foto profil dan namanya agar menyerupai ikon Slackbot, dia menipu rekan-rekannya dengan pesan-pesan yang mirip bot.
Beberapa perusahaan memiliki perlindungan terhadap tindakan semacam itu, tetapi manajemen Gizmodo gagal mengidentifikasi akun duplikat tersebut.
Diskusi ini membahas masalah integrasi manajemen akun antara Slack dan Google Office, dengan penekanan pada tantangan dalam manajemen nama pengguna dan profil di seluruh platform.
Kiat yang dibagikan termasuk menggunakan karakter Unicode dan akun layanan untuk meningkatkan keamanan dan memerangi peniruan pada platform ini.
Rekomendasi dibuat untuk mengimplementasikan Single Sign-On (SSO) dan System for Cross-domain Identity Management (SCIM) untuk meningkatkan keamanan dan mencegah akses yang tidak sah, mengatasi keterbatasan alat chatting perusahaan.
Makalah ini menyajikan INTRINSIC LoRA (I-LoRA), sebuah teknik yang mengungkapkan potensi tersembunyi dari model generatif seperti VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2, dan Stable Diffusion dengan mengekstraksi fitur pemandangan intrinsik seperti normal, kedalaman, albedo, dan bayangan tanpa lapisan tambahan.
Metode model-agnostik ini menghasilkan peta intrinsik pemandangan yang terbaik, mengungguli metodologi tersupervisi tertentu yang sudah mapan.
I-LoRA menampilkan kemampuan untuk mengekstrak properti adegan intrinsik, meningkatkan kualitas konten yang dihasilkan dari berbagai model generatif.
Diskusi ini mencakup model generatif seperti Sora, transformasi "Bojack Horseman" dari tema terang ke tema gelap, dan kompleksitas model AI, termasuk rendering adegan 3D dan kemampuan pemahaman dan generalisasi AI.
Referensi ke I-LoRA, mengekstraksi properti adegan, pentingnya fitur model, dan jaringan saraf yang menghasilkan gambar secara langsung tanpa lapisan decoding juga disertakan.
Menyebutkan proyek penelitian visi komputer yang didanai oleh Toyota dan Adobe, di samping spekulasi tentang AI yang berpotensi melebihi kecerdasan manusia.
Pemerintah Jerman mengusulkan undang-undang untuk melegalkan ganja untuk konsumsi pribadi orang dewasa, yang mengizinkan kepemilikan hingga 25 gram dan penanaman hingga tiga tanaman untuk penggunaan pribadi.
Undang-undang tersebut bertujuan untuk mendorong penggunaan yang bertanggung jawab, meningkatkan perlindungan kesehatan, mengurangi pasar ganja ilegal, dan meningkatkan perlindungan kaum muda melalui peraturan yang ketat tentang budidaya dan distribusi pribadi.
Konsumsi ganja di dekat sekolah dan fasilitas remaja akan dilarang dalam radius 200 meter, tanpa iklan atau sponsor yang diizinkan, sementara ganja medis akan tetap tersedia hanya dengan resep dokter.
Diskusi ini mengeksplorasi legalisasi narkoba, konsumsi, dan aktivitas kriminal di seluruh negara Eropa, dengan fokus pada legalisasi ganja di Jerman dan membandingkannya dengan undang-undang ketat Belgia.
Ini menggali tantangan seperti kecanduan narkoba, dampak peraturan pasar, ketersediaan obat-obatan melalui jalur ilegal, dan pengalaman pribadi dengan kecanduan ganja.
Perdebatan ini juga menyoroti bagaimana legalisasi ganja dapat memengaruhi aktivitas kriminal, kewirausahaan, dampak sosial, ketidaksetaraan kekayaan, dan variasi undang-undang narkoba di antara negara-negara.
Gemini Pro 1.5, model AI dari Google, menonjol dari model lain seperti GPT-4 dengan jendela konteks yang lebih besar yang mampu menangani seluruh novel dan basis kode, menampilkan kinerja yang lebih baik dan kemudahan penggunaan.
Model AI ini dianggap sebagai pengubah permainan karena kemampuan integrasi kodenya, meningkatkan produktivitas pengembang, dan bergerak menuju model transformer sebagai kopilot mental.
Artikel ini menggarisbawahi pentingnya memverifikasi keluaran model, memanfaatkan data pribadi untuk peningkatan kinerja, dan tantangan serta manfaat dari penggunaan model bahasa besar secara efektif melalui pengajuan pertanyaan yang baik dan keterampilan berpikir kritis.
Diskusi ini mengeksplorasi penggunaan model AI canggih seperti Gemini Pro 1.5, yang membahas privasi, implikasi sosial, dan potensi penyalahgunaan.
Perdebatan meliputi dampak pada interaksi sosial, aplikasi AI di seluruh industri, keandalan, dan keterbatasan chatbot AI, serta konsekuensi dari ketergantungan pada algoritme pemodelan bahasa.
Kekhawatiran tentang sistem AI Google, seperti bias dan kendala kinerja, menimbulkan masalah terkait integritas, efektivitas, dan dampak sosial dari teknologi AI pada proses pengambilan keputusan.
Mamba, sebuah model bahasa baru yang diciptakan oleh Albert Gu dan Tri Dao, melampaui Transformers dalam hal skalabilitas dan efisiensi dengan menangani masalah perhatian kuadratik dengan desain Sequential State Model.
Dengan mendiskritisasi parameter kontinu, Mamba memungkinkan penanganan kueri yang panjang dengan lebih cepat, menggabungkan fitur-fitur dari jaringan saraf yang berulang dan konvolusi untuk meningkatkan kecepatan pelatihan dan kesimpulan.
Meskipun tidak diterima untuk presentasi ICLR, penulis memperkenalkan algoritme paralel seperti FlashAttention untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan GPU, menunjukkan potensi Mamba untuk memajukan kinerja pemodelan bahasa.
Fokusnya adalah pada model penskalaan dalam AI, khususnya membahas model Mamba sebagai peningkatan yang mungkin untuk Transformers, dengan potensi manfaat dan efektivitas yang sedang diteliti.
Tantangannya termasuk melatih model yang besar, memastikan kualitas data, dan bergulat dengan sifat rumit dari berbagai arsitektur model dalam deep learning.
Ada diskusi tentang penggabungan Mamba dengan model lain seperti MoE, bersama dengan kebutuhan akan kernel yang digabungkan secara khusus untuk sesi pelatihan yang lebih ekstensif.
Anjing tertentu yang sangat cerdas, terutama anjing border collie, dapat menghafal nama-nama lebih dari 100 mainan tanpa pelatihan yang ditargetkan, seperti yang diungkapkan oleh sebuah penelitian dari Eötvös Loránd University di Hongaria.
Studi "Genius Dog Challenge" menyoroti anjing-anjing dari berbagai ras dan negara yang memiliki kemampuan belajar kata yang luar biasa, sehingga mendorong para peneliti untuk menyelidiki faktor-faktor di balik kemampuan ini dan membandingkannya dengan proses belajar anak-anak.
Para peneliti bertujuan untuk mempelajari lebih dalam tentang kemampuan linguistik anjing-anjing ini dan bagaimana mereka berbeda dari anak-anak manusia.
Anjing, terutama ras seperti Australian Shepherd dan Border Collie, menunjukkan kecerdasan dan kemampuan komunikasi yang luar biasa, seperti mempelajari nama mainan dan memahami bahasa manusia.
Potensi anjing untuk berkomunikasi menggunakan tombol dieksplorasi, sehingga menimbulkan pertanyaan tentang kecerdasan dan kemampuan komunikasi hewan.
Penekanan diberikan pada pentingnya pelatihan, perawatan, dan praktik pembiakan dalam mengasuh dan meningkatkan kemampuan kognitif anjing.
Ringkasan ini menampilkan rekening tabungan berbunga tinggi dengan APY mulai dari 5,32% hingga 5,15%, termasuk bank-bank seperti Customers Bank, Western Alliance Bank, dan TAB Bank.
Perdebatan di highinterest.io membandingkan keamanan rekening tabungan hasil tinggi yang diasuransikan oleh FDIC (HYSA) dengan risiko yang terkait dengan reksa dana pasar uang, surat utang, dan investasi tertentu seperti dana VUSXX atau SPAXX di Fidelity.
Berbagai pilihan investasi seperti T-Bills, obligasi tabungan, dan ETF dieksplorasi untuk mengoptimalkan keuangan, membangun dana darurat, dan memaksimalkan imbal hasil sambil meminimalkan risiko, dengan menekankan manfaat pajak dan pertimbangan solvabilitas.
Rekomendasi termasuk mempertahankan portofolio investasi yang terdiversifikasi, menilai faktor-faktor seperti asuransi FDIC dan likuiditas, untuk membuat keputusan yang tepat untuk pertumbuhan dan stabilitas keuangan.
Orang tersebut menghadapi persyaratan baru dari Equifax untuk mendapatkan laporan kredit tahunan gratis, seperti memberikan alamat email dan nomor ponsel.
Kesulitan muncul ketika mencoba untuk mendapatkan laporan melalui telepon karena sistem tidak mengenali input mereka.
Keluhan telah diajukan ke annualcreditreport.com, tetapi mereka masih menunggu tanggapan.
Diskusi berpusat pada praktik-praktik tidak etis yang dilakukan oleh Equifax dan biro kredit, seperti mengumpulkan data pribadi secara berlebihan, kelemahan keamanan, dan kurangnya akuntabilitas.
Rekomendasi yang diberikan antara lain mengeksplorasi sistem penilaian kredit baru, meningkatkan pengawasan pemerintah, dan memperkuat perlindungan privasi di tengah meningkatnya kekhawatiran akan pelanggaran data dan pencurian identitas.
Untuk mengurangi risiko, pengguna diimbau untuk membekukan kredit mereka, melaporkan masalah kepada regulator, dan melindungi data pribadi untuk mencegah penipuan dan pelanggaran privasi.