L'affermazione è una nota di copyright per il fumetto "Cat and Girl", che afferma che è concesso in licenza Creative Commons.
L'avviso fornisce le informazioni di contatto per il creatore del fumetto.
Questo indica che il creatore ha scelto di condividere la propria opera in base a determinati permessi e condizioni delineati dalla licenza Creative Commons.
Il dibattito si concentra sull'uso di contenuti protetti da copyright per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale e sulle conseguenze per il diritto d'autore e il fair use.
Esplora gli effetti dell'IA sugli artisti e sul loro lavoro, discutendo di proprietà intellettuale, protezione del copyright e ruolo dell'IA nella creazione dell'arte.
La discussione mette in evidenza la necessità di modificare le normative internazionali sul copyright, l'importanza della solidarietà degli artisti, l'impatto dell'IA sul mercato del lavoro e la distinzione tra prodotti generati dall'uomo e dalle macchine.
Apple ha rivisto le politiche dell'App Store iOS negli Stati Uniti, consentendo agli sviluppatori di indirizzare gli utenti verso opzioni di acquisto di beni digitali diverse dall'App Store.
Apple continuerà a ricevere una commissione che va dal 12 al 27% sugli acquisti effettuati tramite questi canali alternativi.
Gli sviluppatori devono richiedere una StoreKit External Purchase Link Entitlement e seguire le linee guida specifiche.
Le modifiche derivano dalla disputa legale tra Apple ed Epic Games e dalla decisione del tribunale di consentire agli sviluppatori di informare i clienti sulle alternative di acquisto in-app.
Tim Sweeney, amministratore delegato di Epic Games, ha espresso il proprio disappunto per le modifiche apportate da Apple e intende contestarle legalmente.
La discussione si concentra sull'App Store di Apple e solleva preoccupazioni circa la commissione del 30%, le potenziali pratiche anticoncorrenziali e le limitazioni per gli sviluppatori.
La battaglia legale tra Apple ed Epic Games viene esplorata, insieme alle opzioni alternative di app store.
Le opinioni divergenti sulle tariffe di Apple e sull'impatto sugli sviluppatori e sui consumatori contribuiscono al dibattito in corso sulle politiche dell'App Store.
Il numero 6174, noto come costante di Kaprekar, prende il nome dal matematico D.R. Kaprekar.
Segue una regola specifica in base alla quale qualsiasi numero di quattro cifre con almeno due cifre diverse viene disposto in ordine decrescente e crescente, il numero più piccolo viene sottratto dal numero più grande e il processo viene ripetuto.
Questa routine raggiunge sempre il punto fisso di 6174 in un massimo di 7 iterazioni, tranne che per i numeri a due cifre come 1111. Il numero 6174 ha anche altre proprietà matematiche, come quella di essere un numero 7-liscio e di essere la somma delle prime tre potenze di 18.
La discussione sul sito esplora argomenti matematici come il numero 6174, la contabilità a doppio registro e le somme di cifre.
I partecipanti discutono della "Macchina di Kaprekar" che converge sul numero 6174 e approfondiscono i fenomeni matematici, i numeri interessanti e le diverse basi numeriche.
Si discute sull'uso esclusivo della base 10 negli esempi e sull'applicabilità della costante di Kaprekar in basi diverse. La conversazione include anche la numerologia e cita un canale YouTube che parla di modelli di numeri primi.
TinyML è l'applicazione dell'apprendimento automatico nei microcontrollori con risorse limitate e Harvard offre corsi gratuiti sui fondamenti, le applicazioni e la distribuzione di TinyML.
Tecniche come il pruning, la quantizzazione e la distillazione della conoscenza vengono utilizzate per comprimere gli algoritmi e renderli adatti ai microcontrollori.
TinyML trova diverse applicazioni nelle comunità di bricolage, maker e hacker, nella manutenzione dell'industria, nel monitoraggio dell'ambiente, nel miglioramento dell'esperienza utente e nell'assistenza alle persone con disabilità. Tuttavia, esistono preoccupazioni riguardo alla sua efficacia tra popolazioni diverse e alla privacy dei dati.
TinyML è l'implementazione dell'apprendimento automatico su hardware a basso consumo, come il microcontrollore esp32-s3, per sistemi di visione artificiale in tempo reale.
Le tecniche di ottimizzazione dei modelli, come il pruning, la quantizzazione e la distillazione della conoscenza, sono utilizzate per rendere i modelli adatti ai dispositivi a basso consumo.
La sezione dei commenti esplora argomenti come l'uso di modelli preaddestrati, le sfide dell'interpretabilità e le potenziali applicazioni di TinyML in diversi settori.
Speedbump è uno strumento proxy TCP scritto in Go che consente agli utenti di simulare la latenza variabile della rete.
Può essere installato tramite binari precostituiti o compilato dai sorgenti e può essere utilizzato anche come contenitore.
Gli utenti possono personalizzare le impostazioni di latenza, compresa la latenza di base e vari tipi di onde di latenza, e combinare più impostazioni. Speedbump può funzionare anche come libreria Go. Il progetto è rilasciato sotto licenza Apache 2.0.
Il sommario esplora diversi strumenti, come Speedbump, tc netem e Toxiproxy, per la simulazione di problemi di rete e di impairment a scopo di test.
Sottolinea l'importanza di testare le applicazioni in ambienti di rete realistici ed evidenzia i potenziali limiti di alcuni strumenti.
La discussione verte su argomenti quali le dimensioni del buffer, la gestione del traffico di rete e i fattori che influiscono sulla velocità della rete.
La persona è alla ricerca di risorse per creare documenti legali come termini e condizioni, politiche sulla privacy e accordi di non divulgazione per i propri progetti collaterali.
Hanno trovato alcune fonti, ma stanno cercando altre opzioni.
La conversazione sottolinea l'importanza di consultare un avvocato per una formattazione corretta e una consulenza legale quando si tratta di documenti legali.
I contratti legali personalizzati sono considerati vantaggiosi, mentre i modelli generici presentano potenziali svantaggi.
Vengono evidenziati i temi della comunicazione chiara e della ricerca dell'avvocato giusto per le specifiche esigenze aziendali, oltre ai vari siti e servizi suggeriti per la ricerca di modelli di documenti legali.
OpenAI ha revocato il divieto di collaborare con il Pentagono e ora sta lavorando a progetti di software per la sicurezza informatica.
L'azienda continuerà a mantenere il divieto di sviluppare armi.
Questo cambiamento di politica riflette la crescente accettazione da parte della Silicon Valley di collaborare con le forze armate, ma ci sono preoccupazioni sui rischi associati all'integrazione dell'IA nella guerra, come il potenziale di generare informazioni false e l'offuscamento del confine tra analisi dei dati e guerra.
La decisione di OpenAI di collaborare con il Pentagono e sviluppare strumenti militari ha scatenato polemiche e sollevato dubbi sull'impegno dell'azienda nei confronti dei suoi principi fondanti.
La presenza di talenti cinesi all'interno di OpenAI ha sollevato preoccupazioni circa il potenziale spostamento e l'influenza delle informazioni riservate.
Il dibattito intorno alla decisione di OpenAI copre vari argomenti, tra cui i limiti etici, la segretezza, i progressi della Cina nell'IA, la percezione delle forze armate statunitensi, le organizzazioni di difesa nazionale, il potenziale uso improprio della tecnologia dell'IA, l'impatto dell'IA sulla guerra, il ruolo dell'IA nell'intelligenza e nel processo decisionale e l'etica dell'uso dell'IA nelle operazioni militari.
Canon ha sviluppato una propria tecnologia per creare grandi cristalli di fluorite artificiale di elevata purezza per le proprie lenti.
Le lenti alla fluorite, realizzate con una combinazione di fluorite artificiale e vetro, correggono efficacemente l'aberrazione cromatica e producono immagini chiare e di alta qualità.
Canon ha già prodotto diversi obiettivi che utilizzano elementi alla fluorite e che sono stati ampiamente adottati dai fotografi grazie alla loro migliore qualità d'immagine.
Stable Code 3B è un Large Language Model (LLM) da 3 miliardi di parametri sviluppato per compiti di completamento del codice.
Può funzionare offline senza richiedere una GPU e ha prestazioni migliori di CodeLLaMA 7b.
Il modello viene addestrato utilizzando dati specifici per l'ingegneria del software e supporta la funzionalità Fill in the Middle, ottenendo buone prestazioni in diversi linguaggi di programmazione. Viene sottoposto a un pre-addestramento su dati in linguaggio naturale e a una messa a punto su set di dati relativi al codice.
La discussione esplora i vari modelli di IA utilizzati nella generazione di arte visiva e i loro limiti in termini di personalizzazione ed efficacia.
Gli utenti condividono le loro esperienze, preferenze e preoccupazioni sui diversi modelli di codifica e strumenti per la generazione di arte artificiale.
La discussione affronta anche la disponibilità di modelli open-source, i requisiti hardware, le opzioni di licenza e il dibattito tra l'utilizzo di modelli più piccoli o più grandi per le attività di codifica.
Il 12 gennaio 2024, il sito web Kagi.com ha riscontrato problemi di stabilità che hanno causato un caricamento lento e timeout in diverse regioni.
Il problema è stato inizialmente attribuito a un aggiornamento dell'infrastruttura, ma in seguito si è scoperto che era causato da un'elevata contesa sulle righe della tabella degli utenti.
La causa principale è stata risolta disabilitando le scritture problematiche e implementando aggiornamenti al driver del database. Sono state adottate misure per aumentare la resilienza del sistema e migliorare i processi di comunicazione, compresa l'implementazione di un monitoraggio aggiuntivo e di limiti automatizzati per prevenire problemi simili in futuro.
Il post evidenzia il recente incidente avvenuto presso Kagi durante un aggiornamento dell'infrastruttura e consiglia di non farsi prendere dal panico e di non prendere decisioni affrettate durante le interruzioni.
Sono incluse discussioni riguardanti gli stagisti nelle aziende, gli aggiornamenti della pagina di stato, l'utilità dell'Assistente Kagi, i problemi tecnici, il monitoraggio e la risoluzione dei problemi.
Le preoccupazioni degli utenti riguardano i problemi di autenticazione, i tempi di inattività e lo scraping, mentre Kagi ha implementato nuovi limiti a causa dell'abuso dei motori di ricerca. Gli utenti suggeriscono opzioni alternative e chiedono piani tariffari flessibili.
L'autore, Vasiliy Ermolovich, esplora la possibilità di eseguire Rails 1.0 sulla versione più recente di Ruby, Rails 8.0.
Si imbattono in problemi come errori di sintassi, librerie mancanti e modifiche alla codifica delle stringhe.
Alla fine sono riusciti a generare e avviare un'applicazione su Ruby 3.3, anche se per una funzionalità completa potrebbero essere necessari ulteriori problemi.
L'articolo esplora le potenzialità dell'utilizzo di Crystal al posto di Ruby per l'esecuzione della nuova versione di Rails.
Vengono discusse le sfide e le modifiche necessarie per questa transizione e si fa un confronto con le esperienze di transizione da Ruby a Python.
La discussione verte anche sulle differenze di retrocompatibilità, sui problemi di migrazione, sui vantaggi e i limiti dei linguaggi tipizzati staticamente e sull'importanza delle buone pratiche CI/CD e degli ambienti di test.
L'articolo esplora la progressione storica dei metodi di autenticazione e ne valuta l'efficacia in termini di esperienza utente e sicurezza.
Nell'articolo vengono discussi vari metodi, tra cui password, parole in codice, gestori di password e autenticazione a due fattori.
L'articolo sottolinea il potenziale dei progressi futuri, come il Single Sign-On e la biometria, ma riconosce che l'attuale esperienza dell'utente nell'autenticazione non è ideale.
Le discussioni hanno riguardato le frustrazioni dovute ai molteplici livelli di autenticazione con password durante gli acquisti online.
I partecipanti hanno preferito vari metodi di autenticazione a due fattori e hanno discusso sull'efficacia dei servizi di posta elettronica e di account.
Le discussioni hanno riguardato anche la sicurezza e la convenienza di Apple Pay, le esperienze con le casse dei rivenditori online e l'importanza della fiducia nelle transazioni online.
OutRun è un'applicazione per iOS che consente agli utenti di registrare e monitorare i propri allenamenti all'aperto come corsa, camminata, ciclismo, ecc.
L'applicazione è open-source, priva di pubblicità e offre funzioni come il controllo dei dati, statistiche dettagliate e opzioni di esportazione degli allenamenti.
Gli utenti possono contribuire all'applicazione condividendola, partecipando al beta testing, segnalando problemi, scrivendo codice o collaborando alla traduzione.
Il fitness tracker open-source OutRun riceve un feedback positivo, in particolare per le sue capacità di rilevamento del sonno.
Gli utenti consigliano altri dispositivi come l'anello Oura e l'Ultrahuman Ring Air per il monitoraggio del sonno.
Esiste un dibattito sull'accuratezza e sui limiti dei dispositivi per il monitoraggio del sonno, con il desiderio di avere più sensori per migliorare l'accuratezza.