Vanna è un framework Python open-source che genera query SQL basate su modelli addestrati, consentendo agli utenti di porre domande e ricevere query SQL come risultati.
Il framework fornisce interfacce utente come Jupyter Notebook, Streamlit, Flask e Slack.
Vanna può essere installato con pip e addestrato utilizzando dichiarazioni DDL, documentazione o query SQL. Offre un'elevata precisione su insiemi di dati complessi, supporta qualsiasi database SQL e consente l'autoapprendimento. Gli utenti possono anche estendere Vanna per utilizzare il proprio database LLM o vettoriale.
La discussione esplora diversi strumenti e tecnologie basati sull'intelligenza artificiale per interagire con i database SQL, come Vanna.ai, Louie.ai e il coinvolgimento di Microsoft nel settore.
Approfondisce l'uso dei modelli linguistici e delle query in linguaggio naturale nelle interazioni SQL, discutendo le sfide e i vantaggi dell'SQL assistito dall'intelligenza artificiale.
La conversazione tocca anche la progettazione degli schemi, i limiti dei modelli attuali e il potenziale futuro dei co-piloti dell'intelligenza artificiale per la scrittura di query SQL, evidenziando il crescente interesse nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per semplificare le attività di gestione e analisi dei database.
L'autore condivide la propria esperienza adolescenziale giocando a World of Warcraft e creando componenti aggiuntivi utilizzando la programmazione Lua.
Discutono delle misure di sicurezza implementate da Blizzard Games per prevenire l'automazione nel gioco.
L'autore ha scoperto una falla manipolando il generatore di numeri casuali del gioco, consentendo di prendere decisioni automatiche. Tuttavia, non è chiaro se questo exploit funzioni ancora a causa di possibili correzioni o modifiche dell'algoritmo da parte di Blizzard Games.
La discussione sul forum online copre una vasta gamma di argomenti, tra cui il confronto tra i generatori di numeri casuali in Java e MSVC e l'uso del RNG Mersenne Twister in Vanilla WoW.
La conversazione tocca anche la nostalgia per i vecchi forum su Internet e la struttura dei forum online.
Altri argomenti trattati sono l'economia dei videogiochi, il trading ad alta frequenza e le strategie per fare soldi nella casa d'aste di WoW.
L'autore sottolinea l'insoddisfazione per lo stato attuale delle automobili, facendo un parallelo con i problemi riscontrati nelle smart TV.
Vengono criticate le caratteristiche eccessive, le scelte di design inadeguate e gli elementi poco intuitivi per l'utente, come i pulsanti nascosti dietro gli schermi tattili e le luci LED troppo luminose.
Si parla anche di veicoli più grandi, di piani di abbonamento e di violazioni della privacy, e si invoca un'auto più semplice e più facile da usare, come la vecchia Toyota Corolla dell'autore.
L'articolo e la discussione toccano diversi argomenti relativi alle auto moderne, tra cui l'insoddisfazione per l'eccesso di tecnologia e di normative, i vantaggi di un design minimalista e open-source e la popolarità di SUV e crossover.
I commentatori esprimono la loro preferenza per la semplicità, la personalizzazione e la praticità delle automobili, ma anche le loro preoccupazioni per i costi, la sicurezza e l'impatto ambientale.
La conversazione sottolinea la necessità di veicoli accessibili, facili da usare e affidabili che soddisfino i desideri dei consumatori.
Gli intermediari di dati raccolgono e vendono informazioni personali a nostra insaputa o senza il nostro consenso, compromettendo la nostra privacy digitale.
Il blog fornisce indicazioni su come gli individui possono recuperare il controllo sui propri dati richiedendo la rimozione dei dati agli intermediari e utilizzando le leggi a tutela dei consumatori come la CCPA e il GDPR.
Sottolinea l'importanza di essere consapevoli del consenso online e di gestire attivamente la propria impronta digitale per contrastare la raccolta dei dati da parte degli intermediari.
La discussione è incentrata sulle preoccupazioni relative alla privacy dei dati e alla possibile vendita di informazioni personali da parte di broker di dati e app.
Gli utenti raccomandano diversi strumenti e servizi per rimuovere i dati personali dai database, con dibattiti sull'affidabilità dei servizi di opt-out e sull'efficacia dei servizi di rimozione dei dati.
Si suggerisce di utilizzare indirizzi e-mail unici e specifici per il dominio per ridurre al minimo la perdita di dati, mentre si discute della possibilità di creare una LLC per la protezione delle informazioni personali. La conversazione sottolinea l'importanza di salvaguardare i dati personali online e gli ostacoli che ne derivano.
Il progetto Bluefin è stato rilanciato come projectbluefin.io, offrendo un'immagine personalizzata di Fedora Silverblue con un'esperienza desktop affidabile.
Bluefin non è una distribuzione, ma un livello atomico sopra l'immagine predefinita, che fornisce l'automazione della consegna attraverso GitHub e un'alternativa per gli utenti insoddisfatti dei desktop Linux inaffidabili.
Il progetto comprende un'immagine per sviluppatori chiamata bluefin-dx, che offre ulteriori strumenti e flessibilità agli sviluppatori, con l'obiettivo di accelerare l'adozione della tecnologia cloud-native e migliorare la sostenibilità degli ecosistemi open-source.
FedEx sta introducendo una nuova piattaforma di e-commerce chiamata fdx per assistere i commercianti online nella gestione della loro catena di approvvigionamento, nella vendita ai clienti e nella gestione delle consegne.
La piattaforma combinerà gli strumenti FedEx esistenti con nuove funzionalità, come la "custom post-purchase experience", che consente ai marchi di offrire dettagli precisi sulla spedizione e di utilizzare i dati della rete di spedizioni FedEx per la gestione degli ordini.
Questo sviluppo è una risposta alla concorrenza di FedEx con Amazon nel settore della logistica, dove FedEx ha dovuto affrontare delle sfide e intende mantenere la sua competitività sfruttando le capacità della nuova piattaforma.
FedEx ha lanciato una piattaforma di e-commerce per competere con i servizi di logistica e di shopping online dominanti di Amazon.
Gli utenti hanno espresso frustrazione per il sito web di Amazon, per i prezzi e per l'esperienza dei venditori, spingendo la richiesta di opzioni alternative.
FedEx mira a fornire una soluzione commerciale completa, integrando plugin per carrelli della spesa, ordini centralizzati, pagamenti e servizi logistici. Tuttavia, ci sono dubbi sulla capacità di competere con Amazon, in particolare per quanto riguarda i servizi di consegna e l'accuratezza.
Questo file manager open-source è stato progettato per essere leggero e sicuro, seguendo le linee guida del Material Design.
Offre una facile navigazione nel filesystem con briciole di pane e supporta la gestione dei file con accesso root.
Dispone inoltre di funzioni per la visualizzazione e la creazione di file compressi e per la gestione di file su server FTP, SFTP e SMB. L'interfaccia utente può essere personalizzata con diversi temi di colore, compresa un'opzione di modalità notturna.
Material Files è un file manager open source per Android che aderisce ai principi del Material Design, offrendo un'esperienza utente visivamente accattivante e intuitiva.
Include una serie di caratteristiche come la facilità di navigazione, il supporto per l'accesso root, la capacità di gestire archivi e la capacità di gestire file su server FTP, SFTP e SMB.
Gli utenti apprezzano la sua funzionalità e il fatto che possa essere scaricata dall'app store Fdroid, che si occupa di privacy, garantendo un'esperienza più sicura.
RVScript è un sistema di scripting per motori di gioco che utilizza una sandbox RISC-V a bassa latenza per uno script type-safe e memory-safe.
Il suo obiettivo è migliorare le prestazioni e ridurre al minimo l'overhead delle chiamate di funzione nello scripting dei giochi.
Il progetto include esempi e benchmark per l'implementazione di tecniche avanzate per ottimizzare l'esecuzione degli script e può essere utilizzato con un compilatore RISC-V per supportare chiamate dinamiche per aggiungere nuove funzionalità. Tuttavia, non sono ancora disponibili API stabili, poiché il sistema è ancora in fase di sviluppo.
La discussione su GitHub si concentra sull'uso di RISC-V come back end di scripting per i motori di gioco, con l'autore che sottolinea vantaggi quali la stimolazione intellettuale e i tempi di sviluppo più brevi.
Altri partecipanti alla discussione hanno sollevato dubbi su potenziali problemi di latenza e su target alternativi di compilazione.
La scelta di RISC-V è attribuita alla mancanza di compatibilità con altre architetture e di potenziali restrizioni brevettuali, mentre vengono esplorate le tecnologie di virtualizzazione e sandboxing per il codice legato alla CPU.
Vengono confrontati linguaggi di scripting come Lua e LuaJIT, WebAssembly e la trasposizione in C/C++ in termini di prestazioni.
Viene discussa l'implementazione di un interprete di codice macchina utilizzando RISC-V, insieme a considerazioni sulla compilazione di RISC-V utilizzando linguaggi come Nim, Nelua, Zig, Rust e Kotlin.
L'uso di C/C++ e di linguaggi di alto livello come JavaScript, Kotlin e C# per lo scripting dei motori di gioco viene trattato anche con particolare attenzione alle prestazioni e alla compatibilità.
Si discuterà anche del potenziale uso di RISC-V per l'esecuzione sicura di codice lato server, delle sfide legate all'interpretazione di WebAssembly e dell'implementazione di un allocatore di registri/file per l'interpretazione di stack machine.
Vengono citate brevemente le differenze tra stack machine e register machine, nonché l'ottimizzazione di WebAssembly per i motori dei browser.
La discussione si sofferma brevemente sul processo di aggiunta di valori in un'architettura RISC-V e sulla crescente popolarità di RISC-V.
Questo articolo mostra come implementare meccanismi di autoattenzione in Python e PyTorch per architetture di trasformatori e modelli linguistici di grandi dimensioni.
Spiega l'importanza dei meccanismi di attenzione nei compiti di elaborazione del linguaggio naturale ed esplora i diversi tipi di meccanismi di attenzione.
L'articolo illustra il processo di creazione di embeddings di frasi, il calcolo dei pesi di attenzione e i vettori di contesto nell'autoattenzione e nell'autoattenzione causale. Inoltre, sottolinea l'importanza della normalizzazione dei pesi di attenzione.
L'articolo esplora i vari meccanismi di attenzione utilizzati nella codifica, come l'autoattenzione, l'attenzione multi-testa, l'attenzione incrociata e l'attenzione causale.
Per l'addestramento dei modelli linguistici si consigliano implementazioni ottimizzate come Flash Attention.
Gli utenti discutono il potenziale dell'implementazione di metodi di attenzione non presenti in PyTorch e il collegamento tra l'attenzione nelle reti neurali e l'attenzione nella psicologia umana.