- グーグルはデータの削除をユーザーに知らせる前に、データ復旧サービスを提供しなかった。
- このようなサービスがないことは、ユーザーにとっては馬鹿げている。
- ユーザーはグーグルのストレージ・サービスにおけるデータの消去や削除に不満を抱いている。
- 無制限」のストレージ・プランには、コミュニケーションの明確さや制限に関する懸念がある。
- 代替 ストレージの選択肢が挙げられ、グーグルのやり方への批判が向けられる。
- SMERFは、ウェブブラウザ上で直接NeRFモデルをリアルタイムに探索できる新しい技術です。
- この方法は非常に正確で、オフラインのモデルとほぼ同じシーンを生成する。
- ユーザーは公式サイトでこのプロジェクトを体験し、メールやツイッターでフィードバックを共有することができる。
- グーグルは、さまざまなデバイス上で3Dモデルを探索するためのリアルタイムレンダリング技術、SMERFを開発した。
- デモのフィードバックは好意的だが、動きやVRモードについては改善が必要だ。
- 長いロード時間と大きなペイロード・サイズについての懸念があり、改善の提案もある。
- ポーランドのホワイトハット・ハッカーは、独立系メンテナンス会社を支援し、メーカーが運行不能にした列車の機能回復に成功した。
- 修理防止機構が迂回されたことに不満を持つメーカーは、ハッカーに対して法的措置を取ると脅している。
- この事件は、独立した修理専門家の権利と、メーカーによる製品管理と消費者による修理能力との間で進行中の争いについての議論を呼び起こした。ハッカーたちの行為の合法性は、ヨーロッパの著作権法上、現在のところ不明である。
- この記事では、ハッカー、DRM、鉄道メーカー、GPSスプーフィングなど、さまざまなシナリオを探っている。
- ハッキングをめぐる倫理的議論、「修理する権 利」運動、EUにおけるリバースエンジニアリングの法的意味合いなどを掘り下げている。
- また、GPSスプーフィングとその応用の可能性の探求とともに、列車システムに関する安全上の懸念と刑事責任の可能性についても論じている。
- 筆者は、Whisperベンチマークツールを使って、Apple Silicon上の機械学習のためのAppleのMLXフレームワークとNvidiaのRTX 4090を比較するパフォーマンステストを行った。
- ベンチマークの結果、Nvidia 4090はMLXフレームワークより16%高速だった。
- しかし、Nvidiaに最適化されたモデルを使用した場合、トランスクリプトはわずか8秒で生成され、最適化の優位性が示された。
- 著者はまた、M2 UltraとM3 Maxで行われたテストについても触れており、M1 Proと同様の速度を示している。
- 著者は、測定値が不正確である可能性を認めつつも、MLXフレームワークがノートパソコンで十分な性能を発揮したことを強調した。
- テストの目的は、著者のポッドキャスト検索エンジンのプロジェクトのためだった。
- この記事では、Nvidia RTX 4090とApple M1 ProとMLXの性能を、OpenAI Whisperのレポを使って機械学習タスクで比較している。
- このディスカッションでは、機械学習ハードウェアにおけるNvidia、AMD、Intel、Appleの最適化の取り組みについて探る。
- NvidiaのGPUは、AppleのM1チップに比べて機械学習のパフォーマンスが高い傾向にあるというのがコンセンサスだが、その他の要因や最適化も考慮に入れる必要がある。
- 著者は、住宅、経済、緊張した家族関係など、貧困にまつわる個人的な経験を語っている。
- 彼らは貧困に対する無神経さを批判し、特にアヌンツィアータ・リース=モグについて言及している。
- 著者は貧困からの脱却、貧困家庭のための活動、本の印税を受け取れなかったことへの怒りについて振り返っている。彼らは、自分たちの経験を他の人々のために役立て、思いやりの大切さを訴えたいと願っている。
- 貧困、貧富の格差、才能、遺伝、教育、社会的要因など、さまざまなトピックを取り上げている。
- 富の格差、資本主義、ビジネス慣行の役割に関する議論とともに、進歩や成功を阻む主な障壁としての貧困に取り組むことの重要性が強調されている。
- また、貧困と運動能力、知能、英才教育プログラム、地域社会の支援、汚名、個人の自発性、社会的要因、産業界における搾取、ひとり親が直面する困難、欧米文化における地域社会の支援の欠如、貧困と運の関連性、個人の責任、貧困の中で個人が直面する課題などとの関係も探る。コミュニケーションにおける理解、思いやり、厳しい愛の必要性が強調されている。
- Mozillaはllamafileと呼ばれるオープンソースプロジェクトを立ち上げた。
- ユーザ ーは、マルチモーダル視覚モデルのためのコマンドラインインターフェイスを含むモデルを実行するために、事前に構築されたllamafileファイルをダウンロードすることができます。
- ブログ記事では、画像要約のためのllamafileプログラムの使い方を説明しています。
- この議論は、コマンドライン・インターフェース(CLI)やその他のAI関連ツールにおける大規模言語モデル(LLM)の使用を中心に展開される。
- ユーザーはLLM、Docker、様々なコンテナランタイムを使用する際の経験、課題、ヒントを共有する。
- トピックには、ハイエンド・コンピュータのコストと性能、異なるハードウェア上でLLMを実行する際の制限と要件、特定のツールや技術に対する懐疑や混乱などが含まれる。