- Cloudflareはパテント・トロールのSable IPとSable Networksに対する裁判で勝利を収めた。
- 陪審は、Cloudflareは主張された特許を侵害していないと結論づけ、Sableの特許請求の範囲を無効とした。
- この勝利は、クラウドフレアの法務チーム、外部弁護士、およびパテント・トロールの主張を無効にする証拠を提供した個人に報酬を与えるプロジェクト・ジェンゴ・イニシアチブの参加者の努力によるものです。
- CloudflareがSableの3つの特許の一部を無効にすることに成功したことで、他社に対して訴訟を起こすことが制限された。
- この訴訟は、特許訴訟に関連する高いコストとリスクを強調し、パテント・トロールにCloudflareは簡単には脅かされないという警告を送るものである。
- 特許の質、パテント・トロール、ソフトウェア特許、知的財産税、特許の存続期間、イノベーションにおける特許の役割など、特許制度のさまざまな側面について議論する。
- 改善案としては、企業が無効特許を防御するインセンティブを与えること、特許庁への資金を増やすこと、不誠実な特許出願に ペナルティを科すこと、企業がシェル企業を設立する問題に対処することなどが挙げられる。
- 特許の目的や有効性については議論があり、廃止を主張する人もいれば、発明者を保護し開発を促進する役割を強調する人もいる。また、医薬品や技術など、さまざまな産業における特許の影響についても議論されている。
- AMDは、ZLUDAと呼ばれるオープンソースのドロップインCUDA実装の開発を資金面で支援しており、これにより、NVIDIA CUDAアプリケーションがソースコードを変更することなくAMD Radeon GPU上で実行できるようになります。
- もともとインテルグラフィックス用に開発されたZLUDAは、AMD GPUでも使えるように改良されているが、完全に安全というわけではなく、NVIDIA OptiXの完全なサポートはない。
- ZLUDAのオープンソースリリースでは、一般的な「Graphics Device」ラベルではなく、実際のRadeonグラフィックスカードの文字列を識別することができます。
- この議論は、主に機械学習とソフトウェアの互換性において、GPU市場でエヌビディアに対抗しようとするAMDの試みを中心に展開される。
- CUDAの圧倒的な優位性と、それをエミュレートすることの難しさについての懸念が提起され、オープンスタンダードの必要性が強調されている。
- この対談では、AMDのソフトウェアとドライバー・サポートの課題も取り上げられ、AI分野におけるオペレーティング・システムの重要性が強調されている。業界におけるアクセシビリティの向上、コラボレーション、競争の激化が一般的に呼びかけられている。
- 米国の労働者は年間500億ドル以上の賃金窃盗に遭っており、これは米国で最も蔓延している窃盗の形態である。
- 賃金の窃盗は、低賃金労働者、女性、有色人種、移民労働者に不釣り合いな影響を与える。
- アマゾンやウォルマートなどの大手企業や建設請負業者が賃金窃盗違反に関与している。
- この記事では、学業における賃金窃盗と支払いの問題を調査し、支払いの遅れや労働者への虐待に関する懸念を取り上げている。
- CEOの給与と責任について論じ、雇用者と被雇用者の間の不平等なパワー・ダイナミクスを浮き彫りにしている。
- また、労働組合の役割、自由市場における規制、カルテルが競争に与える影響、家主と借主の関係についても議論し、効果的な規制と労働者保護の必要性を強調している。
- この記事では、システムのパラメ ータを推定するために使用されるアルゴリズム、カルマンフィルターの概念を紹介する。
- 本書は、物体追跡、重量推定、誘導制御システムなどの分野におけるカルマンフィルターの入力、出力、応用について探求している。
- この記事は、カルマンフィルターアルゴリズムの包括的な概要を提供し、プロセスの各ステップを説明し、初期化と再初期化の重要性を強調し、カルマンゲインの計算とシステムの状態と誤差共分散の推定について論じている。
- カルマンフィルターは、ロボット工学、経済学、レーダーシステムなど様々な分野で広く使われている。
- 参加者の中には、利用しやすい資料がないことや、数学的表記による混乱に不満を示す人もいる。
- 一文字の変数と意味のある変数名の使い分けについて、さまざまな観点から議論する。
- ウェブサイト "stable-audio-demo "はSafariでは正しく動作しない場合があります。
- このウェブサイトでは、44.1kHzのサンプリングレートで可変長の長編ステレオ音楽を制作できるモデル、Stable Audioに関連するコードやツールを提供している。
- ユーザーは、生成されたステレオ音楽と効果音プロンプトの例を、他の最先端モデルとの比較とともにウェブサイトで調べることができます。さらに、オートエンコーダのオーディオ忠実度能力の評価は、再構成によって提供されます。
- このスレッドでは、芸術のための生成AIからの収益への課税、Stable Audioプロジェクトにおける著作権に関する懸念、オープンソースの機械学習におけるライセンス料の影響などのトピックが取り上げられている。
- また、AIのトレーニングデータに関する著作権法や倫理的な意味合いについても論じている。
- 代替ブラウザ、AIが生成する音楽、AI音楽生成の限界と改善の可能性、Suno.ai音楽モデルについての考察がある。