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2023 年 4 月 6 日
ボブ・リーを偲ぶ
技術者コミュニティは、業界でよく知られたボブ・リーの死を悼んでいます。Lee 氏は、Google や Square で活躍した Java の提唱者であり、依存性注入フレームワーク「Guice」の開発で知られていました。また、Android のエコシステムにおけるイノベーションを促進することを目的としたイニシアチブである Android Alliance の共同設立者でもありました。リーのテック界への貢献は広く認められており、同僚や同業者から大きく惜しまれることでしょう。多くの人がソーシャルメディアで哀悼の意を表し、リーをいつも他人のために時間を作ってくれた指導者であり友人であったと記憶しています。安らかに眠れ、ボブ・リー。
Discussion Service。 Guice や Java ライブラリの共著者であり、その技術力、優しさ、謙虚さで有名なボブ・リーが亡くなりました。彼の死は技術コミュニティを喪に服し、多くの人々が彼についての思い出や逸話を共有することになりました。リーの革新性と情熱の遺産は、多くの人にインスピレーションを与え、業界への貢献は惜しまれます。一部のコメントは脱線していますが、大半はボブに関するポジティブな考えや経験を共有しています。
スクエアの元 CTO、ボブ・リー氏がサンフランシスコで刺され死亡
オリジナル。 Square の最高技術責任者として Cash App を開発した Bob Lee が、サンフランシスコで刺殺事件により死亡した男性であることが確認され、この出来事はテック界に衝撃を与え、人々は突然のニュースに反応している。警察は逮捕者を出しておらず、容疑者と思われる人物に関する情報も公表していない。Lee は 43 歳で、Cash App の創設者であり、死亡当時は MobileCoin の最高製品責任者として働いていた。
Discussion Service。 Square の元 CTO、Bob Lee がサンフランシスコで殺害され、犯罪と統治に関する議論を呼び起こす。富の格差、ホームレス、ジェントリフィケーション、潜在的な解決策など、さまざまな意見が寄せられています。政治体制や米国の都市における信頼性の低い犯罪統計について議論が交わされる。大量移民、貧富の格差、司法制度の影響、警察の無反応など、犯罪の潜在的な原因についてユーザーが議論しています。異なる国や文化の間で犯罪を比較することは有益ではない。犯罪の問題は複雑であり、単一の要因の結果ではない。
Discussion Service を伝える：iOS、通信事業者が加入を止められない WiFi ネットワークを追加可能に
iOS のオペレーティングシステムでは、通信事業者が WiFi ネットワークを追加することができ、ユーザーはその参加を拒否することができません。この機能は、データプランに制限がある iPhone ユーザーやプライバシーに配慮するユーザーの間で懸念を呼んでいる。この機能は、通信事業者が WiFi ホットスポットを開設するためのものですが、ユーザーが知らず知らずのうちに接続する公衆 WiFi ネットワークを追加することを可能にし、機密データを収集する可能性があります。ユーザーは、この機能を無効にするために、WiFi を完全に無効にするか、このネットワークに遭遇するたびに「このネットワークを忘れる」ことを選択するなど、限られた選択肢しか持っていません。一部のユーザーは、Apple に対してこの機能に対する制御を強化するよう求めており、また、データを保護するために VPN を使用することを提案するユーザーもいます。
Discussion Service。 iOS 16.4 では、キャリアがデバイスにマネージドネットワークを追加し、携帯電話料金を下げ、自動結合を無効にすることができるようになり、ネットワーク設定をリセットする以外に、これらのネットワークを削除する方法は今のところありません。T-Mobile がデータを盗み、Wingman の機内ネットワークがオフにならないとの報告があり、キャリアがユーザーの救済措置なしに WiFi 接続を指示することにショックを受けています。デバイスを完全に制御する方法について議論が交わされ、セキュリティアップデートのために GrapheneOS を推奨するユーザーもいます。キャリア WiFi ホットスポットは、ローカルデバイスへの接続を中断させるという批判がある一方で、混雑した場所でこの機能が役に立つと考える人もいます。
安定した拡散のためのディープラーニングの基礎知識
オリジナル。 "Practical Deep Learning for Coders - Part 2 "は、Stable.ai と Hugging Face のエキスパートと緊密に連携しながら、Stable Diffusion アルゴリズムをゼロからカバーする、30 時間を超えるビデオコンテンツからなるコースです。このコースでは、最新の技術を厳密にカバーし、Stable Diffusion が含むものさえも超えているため、多くの理由で素晴らしい学習目標となっていますが、このコースを最大限に活用するためには、それなりに自信のあるディープラーニング実践者である必要があります。コースを通して、拡散手法を探求し、ゼロから独自のモデルを実装し、Python の概念をマスターし、モデルを実装するために PyTorch を使用します。拡散の基礎、ディープラーニングのオプティマイザー、Python の概念、基礎的な基礎、疑似乱数生成、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、生成アーキテクチャ、トランスフォーマー、混合精度トレーニングについて説明します。
Discussion Service。 Deep Learning Foundations to Stable Diffusion」は、現代のジェネレーティブ・モデリングを探求する一方で、マーケティングに焦点を当てることを推奨する声もあります。Fast.ai のディープラーニング講座は、ゼロからプログラミングのフレームワークを作成するので、興味のある方にはおすすめです。高度な AI がもたらす潜在的な危険性と、規制や倫理的配慮の重要性をめぐる議論がある。コメントでは、AI の出力を禁止することが提案されていますが、すべての国がそれを行わない限り、長期的な解決にはなりません。FastAI のコースには政治的、宗教的に偏った記述はなく、その内容は一流とされている。高校数学の基礎があれば誰でも受講でき、高度な概念もカバーしています。
CAN インジェクションキーレスカー盗難
オリジナル。 自動車泥棒は、CAN バス通信プロトコルの脆弱性を利用し、CAN インジェクションと呼ばれる新しい技術を使って、最近の車のスマートキーシステムを回避しています。エンジンイモビライザーを含む洗練されたカーセキュリティシステムが脆弱になっているのです。泥棒は CAN インジェクターと呼ばれるデバイスを使い、車の内部通信システムに偽のメッセージを注入することで、鍵のない車を盗みます。このデバイスは 10 ドルで、PIC18F チップ、あらかじめプログラムされたファームウェア、トランシーバー、余分な回路が含まれています。クイックフィックスや暗号化メッセージを使えば、CAN インジェクターを破ることができる。Ian Haken 氏は、自動車メーカーが自動車の安全確保に役立ついくつかの方法を概説していますが、この技術の犯罪的悪用は広く行われています。これは業界全体の問題であり、窃盗団を打ち負かすには ECU ソフトウェアのアップデートが必要です。
Discussion Service。 CAN Injection と呼ばれるキーレスカー盗難のテクニックが Hacker News で取り上げられました。CAN バスの暗号化や署名は、サードパーティの診断ツールを制限し、修理費用を増加させる可能性があるため、消費者は注意する必要があります。CAN バスは複数の車両機能を制御しており、自動車メーカーは冷酷にコストを最適化しています。自動車メーカーにはディーラーから分離する法的要件があるが、法の精神に忠実であることを批判するコメントもある。プレミアムカーブランドは、車のハッキングを防ぐために、スタート-リリースメッセージを認証するための適切な暗号プロトコルを備えたイモビライザーや、メッセージのなりすましを防ぐための署名入り CAN/FlexRay/Ethernet フレームなどのさまざまなセキュリティ対策を行っています。安い車は盗みやすいので狙われ、高価な車は暴力的な窃盗のターゲットになります。記事で紹介されているエクスプロイトは、過去 10 年間に製造されたほぼすべての非連結車両に適用することができます。航空や自動車などの重要なシステムで CAN バスが使用されているのは、配線が簡単で費用対効果が高いためです。
Firefox のエンジニアが、CPU 使用率が高くなる Windows Defender のバグを発見
オリジナル。 N/A (このテキストはトピックとは関係ありません).
Discussion Service。 Firefox のエンジニアが、Windows Defender のバグに よって Mozilla のブラウザの CPU 使用率が低下していることを発見しました。マイクロソフトはこれを修正するパッチをリリースしている。他の AV 製品も CPU 使用率の問題を引き起こす可能性がある。Firefox はセキュリティ上の理由から、Chrome よりも多くのシステムコールを行っています。比較すると、いくつかのテストでは Firefox の方が Chrome よりも高速に動作することがわかります。専門家が Defender の限界について議論し、サンドボックスやハードウェア MFA を提案しています。Defender とサードパーティ製 AV ソフトウェアの有効性について、ユーザーが議論しています。Defender がファイルシステムへのアクセス速度を低下させるという問題を報告するユーザーもいます。
セグメント・エニシング・モデル(SAM)は、画像内のあらゆるオブジェクトを「切り取る」ことができます。
オリジナル。 Meta AI が開発した Segment Anything Model(SAM)は、画像内のあらゆる物体を高い精度で切り分けることができます。オブジェクトが部分的に見えていたり、隠れていたりする場合でも、うまく識別してセグメント化することができます。SAM は、位置情報や顕著なオブジェクトを手掛かりに開発された従来のモデルを改良したものです。SAM は、これらの手がかりを使うのではなく、既存のモデルの学習を活用するメタ学習を適用し、小規模で偏ったデータセットや未見のオブジェクトを検出できるようにしました。SAM は、コンピュータビジョン分野の研究だけでなく、画像編集のような実用的なアプリケーションにも利用することができます。
Discussion Service。 Meta AI の SAM は、画像からあらゆる物体を「切り取る」ためのリアルタイムマスク生成を可能にします。このモデルのライセンスと印象的な推論機能により、技術専門家の間で人気が出るかもしれません。問題点としては、RTX 2080ti 11GB モデルでの速度の低下や、透明オブジェクトでの精度の限界などが挙げられる。Meta AI のリリース戦略は、AR 採用の後押しの一環と見る向きもあります。ユーザーは、SAM のデータアノテーションのコスト削減を評価する一方で、その速度を批判し、iOS と比較する。この開発には、セキュリティカメラへの応用や AdobeAI との統合の可能性もある。
ビットコインのホワイトペーパーは、すべての macOS のコピーに隠されています。
オリジナル。 Satoshi Nakamoto の Bitcoin ホワイトペーパーの PDF コピーが、2018 年の Mojave 以降の macOS のすべての最新コピーで発見され、Image Capture ユーティリティのサンプルドキュメントからアクセスすることができます。ホワイトペーパーは「Virtual Scanner II」と呼ばれるデバイスのサンプルドキュメントとして使用されており、デフォルトでは非表示になっているか、誰にでもインストールされるわけではありません。掲載理由はまだ不明ですが、テスト用の便利で軽いマルチページ PDF だったのかもしれません。Virtual Scanner II やホワイトペーパーが macOS に搭載されたことに関する情報は、オンライン上ではほとんど得られていません。
Discussion Service。 Bitcoin 白書は 2019 年以降のすべての macOS コピーに隠されており、なぜ含まれているのか憶測が飛び交い、ユーザーは iPhone でのマイニングに警告しています。ハッシュの合計はオリジナル版と一致するが、なぜ含まれているのかについては諸説ある。ネズミ講の推奨について苦情が出たが、ユーザーはそれが隠されていることを明らかにしている。Apple が便宜上入れたのかもしれないが、この投稿はビットコインの影響について対話を呼び起こす。記事で使用された画像、PDF ファイルのサイズ、芸術的な楽しみを失った技術について、ユーザーからコメントが寄せられました。
サンフランシスコのダウンタウンで元スクエア CTO のボブ・リーが刺殺される。
オリジナル。 The Standard によると、元スクエア CTO のボブ・リーがサンフランシスコのダウンタウンで刺殺された。Lee はサンフランシスコの暗号会社 MobileCoin の最高製品責任者であり、ベイエリアのソフトウェア開発およびテクノロジー・コミュニティの愛されるメンバーでした。SFPD は、追加の詳細や被害者の身元を発表しておらず、捜査のために目撃者やビデオ映像を要求しています。サンフランシスコでは、4 月 2 日現在、12 件の殺人事件が発生しており、昨年同時期より 2 件多い。スタンダードでは、サンフランシスコの刑事司法問題など重要な記事を取り上げ、ニュースレターやサンフランシスコの政治・文化を総合的に紹介しています。
Discussion Service。 元スクエア CTO のボブ・リーがサンフランシスコで刺殺される、コメン トは新情報を参照。
子供のソーシャルメディア利用を禁止する件
オリジナル。 依存症や否定的な意見への懸念から、子どもをソーシャルメディアから追放する議論が続いています。未成年者のソーシャルメディアサイトへのアクセスを制限し、中毒性のある機能を削除する法案がいくつか可決されているが、これは市民的自由への影響をもたらし、ニュースや異なる視点へのアクセスを制限し、ソーシャルメディアがどのように扱われるべきかという問題を提起している。裁判所は、子どもの安全のためにオンライン上の保護を打ち消したが、依存症対策のメッセージや法的制限を設けることは、憲法修正第 1 条の権利と衝突する可能性があり、保護者は画面を物理的に取り除くという手段に出なければならないかもしれない。オンライン上の子どもの保護は、政治的・文化的な議論であり、ソーシャルメディア企業を規制する政府の能力にはほとんど信頼が置けない。
Discussion Service。 麻薬のような中毒性があるため、18 歳未満のソーシャルメディアを禁止することを提唱する記事があり、このようなコンテンツを規制 することは困難である。子ども向けの広告の定義と影響力をめぐる議論から、広告の規制に対する懸念が浮上する。ソーシャルメディアが精神衛生や自己啓発に与える悪影響が指摘され、企業のソーシャルメディアやアルゴリズムによるフィードの禁止が提案される。ソーシャルメディアの全面的な禁止は解決策とは見なされておらず、ニュアンスの異なるアプローチが必要である。Discussion Service ユーザーは、スクリーンタイムを制限し、悪影響に対処する効果的な方法について議論しています。個人の自由と社会的責任のバランスを見つけることが議論の中心となっています。ソーシャルメディアのコントロールと脳内のドーパミン放出に関する懸念から、アルゴリズムを利用したソーシャルメディアの禁止に関する議論が行われる。ソーシャルメディアアカウントの ID チェックの義務化に関する懸念として、実現可能性とプライバシー侵害の可能性が強調されています。新しい技術や主要なリリースは議論されていません。
ダンはもうすぐ 65,535 カルマポイントになります。
オリジナル。 Discussion Service ユーザーの「dang」さんは、システムの符号付き 16 ビット整数の使用による上限である 65,535 カルマポイントにまも なく到達すると予想されます。
Discussion Service。 Dang こと Daniel Gackle のカルマが 65,535 に達しようとしています。コメント欄は Dang の仕事に対する賞賛で埋め尽くされている。カルマが転がるかどうかを推測し、32 ビット int に変更することを議論するユーザー。モデレーションスタイルと Y Combinator の関与が疑問視される。高いカルマを達成することは、Dang の仕事に対する感謝を示す方法とみなされる。高いカルマを達成すると、Discussion Service でアップボート・ダウンボートなどの機能が追加される。
ニューラル・ネットワークゼロからヒーローへ
オリジナル。 コース「Neural Networks：Andrej Karpathy による「Zero to Hero」は、コードでゼロからニューラルネットワークを構築することを教えています。コースはバックプロパゲーションの基本から始まり、GPT のような最新のディープニューラルネットワークに進みます。ディープラーニングを学ぶのに最適な場所であるため、言語モデルに焦点を当てます。前提条件として、しっかりとしたプログラミングと入門レベルの数学が必要です。コースには、micrograd、makemore、MLP を構築し、MLP の内部のいくつかに潜るこ とが含まれています。Backprop Ninja になることや WaveNet を構築することもカバーされています。コースは GPT の構築でクライマックスを迎えます。ビデオはステップバイステップの説明を提供し、ニューラルネットがどのように最適化されるかについての能力と直観を築くことに重点を置いています。このコースでは、自己回帰言語モデリングのフレームワーク、テンソルと PyTorch nn の基本に慣れるために、以前の makemore ビデオを見ることをお勧めします。
Discussion Service。 Andrej Karpathy の「Neural Networks：Zero to Hero」コースは、6 時間で Hacker News で 300 ポイント以上を獲得しました。Discussion Service ユーザーは彼の教え方を賞賛し、ビデオを見た後に一緒にコーディングすることを勧めています。彼のピア主導の ML コースは、それについて言及していないにもかかわらず、ポジティブなフィードバックを得ています。ビデオに登場する Python 特有の構文が、一部のユーザーには難しいかもしれません。ディスカッションでは、コースがロジスティック回帰とパーセプトロンに重点を置いていることが評価されています。参加者はコースが理解しやすいと感じ、初心者向けの他のコースを推奨しています。ウェブ開発者の最低限の知識に疑問を持つユーザーもおり、ML と Hopf 代数の関連性について持論を展開するユーザーもいる。
フローに到達するためのコツ：作品を壊したままにする
オリジナル。 この記事では、エンジニアリングの作業において「フロー」の状態になることの難しさについて論じ、フローに再び入るためのコツを紹介しています。著者は、自分の仕事を、明らかに壊れているが簡単に直せる状態に置いてから、一歩離れることを提案している。そうすることで、仕事に戻るときのスタート地点が明確になり、勢いと自信が生まれます。この記事は、この方法が普遍的なものではないこと、あるいはチーム環境において適用できるものではないことを認めた上で、他のトリックについてのフィードバックを求めています。また、国勢調査エンジニアリングと求人情報についても簡単に触れています。
Discussion Service。 Discussion Service では、「下向き駐車」の方法など、仕事をやり残したままフロー状態になるコツを紹介しています。あるエンジニアのディレクターは、燃え尽き症候群を避けるために午後 6 時までに仕事を切り上げることを実行しましたが、プレゼンティズムのためにそれを打ち切りました。ユーザーは、厳格な時間規制や職場文化を変えることの利点とリスクについて議論しています。また、次のステップを書き出す、TDD を実践するなど、生産性を高めるためのヒントを共有する人もいます。コードを「壊れた」状態で残しておく ことは、後で再開する際に役立つが、その結果はまちまちである。
他の LXC コンテナで使用する前に RAM をワイプしていますか？
オリジナル。 Information Security Stack Exchange への投稿では、別の LXC コンテナで使用する前に RAM が消去されるかどうかが尋ねられ、LXC の RAM オーバープロビジョニングに関する議論に発展し、あるユーザーはコンテナ内の前のプロセスに割り当てられたメモリは消去されるとコメントしています。Hacker News への投稿では、共有ライブラリやユーザー名空間の保護についてさらに掘り下げられ、回答では、ページは割り当て前に空白になること、オーバープロビジョニングは共有を引き起こさないこと、LXC メモリは名前空間を介してプロセスに割り当てられるが、プロセスはホストリソースから分離されていることが明らかにされている。最後に、glibc ベースのメモリ管理はクリーンアップを伴わないこと、フリーページにはデータが含まれる可能性があることが指摘されています。
Discussion Service。 Hacker News のユーザーは、Linux における自動メモリゼロ化の有効性と必要性について議論し、未使用メモリをクリアするための代替方法を提案する人もいました。あるユーザーは、この問題は UNIX の fork()システムコールの設計にあると指摘し、多くのメモリ多消費型ソフトウェアがいまだに OOM 問題に悩まされていることを指摘しました。その他のコメントでは、Linux におけるオーバーコミット型と非オーバーコミット型のメモリ割り当ての違いや、制限を設けることの重要性について述べられています。この記事は、Linux のメモリ割り当てに関するニュアンスのある視点を提供しており、この分野の専門家向けである。
パースペクティブオープンソースの WebAssembly を利用した BI
オリジナル。 Perspective は、インタラクティブな分析およびデータ可視化コンポーネントで、設定可能なレポート、ダッシュボード、ノートブックを備えたストリーミングおよび大規模データセット向けに設計されています。C++と Python によるメモリ効率の良いストリーミングクエリーエンジンと、WebAssembly または WebSocket を利用したカスタムエレメントとしてパッケージ化された UI を備えています。UI には、あらゆる Web アプリケーションフレームワ ークに統合可能なインタラクティブなダッシュボードが含まれています。Perspective.js は、WebAssembly と Apache Arrow に依存し、ブラウザでデスクトップ並みのパフォーマンスを発揮します。PerspectivePython は、Python で Perspective API を直接実装し、研究または生産に使用します。仮想化されたスケーラブルなウィジェットがあり、プロジェクトはユーザーガイドとプログラマーガイドとともに GitHub で公開されています。
Discussion Service。 オープンソースの WebAssembly を採用した BI ツール「Perspective」は、パフォーマンス上の問題はあるものの、強力な機能を備えていると評価されています：解決策として、より軽量なオプションの使用などが提案されています。Perspective のメーカーは、パフォーマンスとモバイル互換性の向上に取り組んでいます。Firefox のサポートやアクセシビリティ、キーボード以外の操作にも対応したデザインなど、いくつかの懸念が示された。Sciter の制限について議論され、Tauri のライブラリは有用である可能性があるとみなされた。Perspective プロジェクトに必要なパフォーマンスの改善。
グリッドワールド
オリジナル。 アレキサンダー・ミラーの「グリッド・ワールド」は、テクノロジー、アート、ナビゲーションにおける影響を含め、幼少期から成人 期までの彼の人生におけるグリッドの役割を探求しています。記事では、『バトルシップ』や『チェス』などのゲームに見られるように、グリッドが空間をマッピングしコントロールする際に持つパワーに触れています。グリッドは、ミラーの個人的な経験を結びつける中心的なハブとなり、グリッドがいかに私たちの生活の一部となるかを示しています。ミラーは 2023 年に The HTML Review のためにグリッドを制作した。
Discussion Service。 Discussion Service ユーザーは、ウェブデザイン＆開発におけるグリッドワールドの卓越した熟練と職人技、そして知覚への影響に魅了されています。この記事では、グリッドが私たちの記憶や世界に与える影響について、ピクセルアートのビジュアルを交えて解説しています。コメントでは、グリッドセルが神経科学に関連していることが指摘される一方、合理化とグリッドが自然に及ぼす影響についての批判が提起されています。あるユーザーは、個人的なプロジェクトのビジュアルデザインを完成させるのが難しいと感じているようです。クイーンズのグリッドパターンとその背景にある歴史について議論するユーザー。ある Discussion Service ユーザーは、ニューヨークのストリートグリッドの適合性についての洞察を語っています。テーブルのような装飾は、時間と共に進化しながら薄暗いガチャガチャを生成します。
OpenAI Tokenizer
オリジナル。 OpenAI API は、JavaScript を有効にする必要がある技術です。
Discussion Service。 OpenAI は、GPT モデルをより理解するために、新しいトークナイザーをリリースしました。このトークナイザーは、効率的な処理のためにテキストをサブワード単位に分割しますが、固有の意味を欠いています。Discussion Service ユーザーは、スペースや大文字処理に基づくグループ化など、このツールの制限について議論しています。バイトペアエンコーディングを使用して作成されたエンコーディングは、代表的な言語にはあまり適していないことが多い。OpenAI は、トークン単位で課金するモデルであるため、トークン単位で課金する。
タブロイド - クリックベイト・ヘッドライン・プログラミング言語
オリジナル。 Tabloid は、タブロイド紙に見られるような、ばかばかしくてクリックしたくなるような見出しを生成するために作られた新しいプログラミング言語です。この言語は、自然言語処理、機械学習、クラウドソーシ ングを組み合わせて、クリックバイトな言語パターンを持つ見出しを作成します。この言語は、実際には何の役にも立たないが、プログラミングがいかに便利で楽しいものであるかを示す優れた例である。Tabloid の作成者は、これを利用して、誰でも自分のクリックベイトの見出しを作成できるプラットフォームを作ることを計画しています。Discussion Service ユーザーは、このツールが興味深く、自然言語処理を理解するのに有効な方法だと感じています。
Discussion Service。 Hacker News に最近掲載された「Tabloid - The Clickbait Headline Programming Language」というプロジェクトがあります。このプロジェクトは、間違いなくもっと便利な他の言語を書いたことがあると主張する作者によって書かれた、魅力的なものです。ある Discussion Service ユーザーが投稿した Tabloid のプログラムは、5 つの数字を受け取り、最初の 3 つの数字の積と最後の 2 つの数字の積を返すというものです。この作者は、多くの興味深いプロジェクトを出荷してきた人であり、とりわけ Oak を使って個人的なソフトウェア・インフラストラクチャの束を構築したこともある。別の Discussion Service ユーザーは、すべてをゼロから書くことは、一人の開発者にとっては最も現実的だが、チームにとってはそうではない。"つまらない "ことをするのが良いのだとコメントしている。
GPT4 ftp.disney.com の FTP サーバーをシミュレートしています。
オリジナル。 チャット GPT-4 は、ディズニーの FTP サーバーをシミュレートすることに長けており、ベースとなる ftp cli ツールを使用し、実際のユーザーが行うようなコマンドを実行するプロンプトが表示されます。シミュレートされたサーバーには、映画、サウンドトラック、壁紙などのフォルダにディズニーの限定コンテンツが含まれており、GPT-4 はローカルおよびリモートのファイルシステムをナビゲートできることが証明されました。GPT-4 は、ディズニーファンにとって魅力的なコンテンツを作成する能力を実証し、期待を上回る性能を発揮しました。この記事では、FTP クライアントから作り物のサーバーにアクセスできるコードインタプリタプラグインでの GPT-4 の将来の利用を示唆している。
Discussion Service。 Hacker News の記事では、GPT4 が ftp.disney.com の FTP サーバーをシミュレートしたことについて議論されています。AI がシミュレーションや「幻覚」を見る可能性があるにもかかわらず、これが「幻覚」を見ていると言えるかどうか、ユーザーは議論しています。また、AI が生成した回答の正確さや、これらの出力が「幻覚」であると認識されることも議論のポイントとなっています。その他、自己生成した映画やテレビ 番組が無価値になる可能性、LLM における潜在空間と言語の役割、テクノロジーが社会に与える影響、現在の AI 能力の限界などが議論されています。ユーザーの中には、AI の能力を過剰に解釈しないように注意し、その限界が見過ごされがちであることを指摘する人もいます。
LLaMA のロードを高速化するために mmap を使用する。
オリジナル。 LLaMA は mmap()を使ってモデルを 100 倍速くロードし、RAM の安定性を高め、複数のプロセスを同時に実行できるようにしました。Linux ユーザーは 100 倍、Windows と MacOS は 10 倍改善されます。新しい mmap()ローダーは、GitHub で MIT ライセンスで公開されています。匿名の共同研究者@Slaren が LLaMA-7B に mmap()のサポートを追加し、ファイル形式を変更することなくロード時間を瞬時に短縮できるようにしました。新しいファイルフォーマットは、テンソルを 32 バイトの境界で整列させます。この投稿では、ディスクの利用率や性能の乱れを改善する可能性を探っています。Justine Tunney は、Twitter と Github について、その分野の専門家を対象とした標準的なユーティリティを執筆しています。偏見や政治的・宗教的な発言はなく、明快で簡潔な内容となっています。Discussion Service ユーザーのコメントでは 、Tunney の投稿は学習に最適なリソースであるとしています。
Discussion Service。 LLaMA のロードを速くするために mmap を使うことは、コメント欄での帰属や技術的な問題にまつわるドラマにもかかわらず、この記事の主な焦点となっています。mmap の利点と欠点、そして Facebook の LLaMA.cpp の技術的な利点が議論されています。LLaMA の変更の有用性やさまざまな機能の長所と短所についてユーザーが議論しており、AI やモデルの実装についてもっと知りたいと考えている技術に詳しい読者に貴重な洞察を提供しています。この投稿では、問題に対するシステムエンジニアリングのアプローチと、ライブラリの独自コードを含む傾向が強調され、Huge Pages の使用と IO ボトルネックの解決の難しさに関する議論が巻き起こっています。mmap を使った画期的な性能向上は、その分野の専門家の注目を集めました。