- このテキストでは、オンラインゲームや仮想世界における土地価値税(LVT)の導入の利点と欠点について議論しており、土地の価値を下げる可能性がある一方で、撤廃された場合には土地所有者に利益をもたらす可能性があると示唆しています。
- それは、LVTが税金を土地から労働、企業、商業に移す可能性を強調し、裕福な地主からの抵抗とLVTの進展を維持する難しさについて警告しています。
- このテキストは、LVT(土地価値税)のより広範な影響にも触れており、他のすべての税を置き換える可能性、そのようなシステムの実現可能性、そしてその実施を支えるための公共の認識と強力な政策の重要性について述べています。
- 米国とサウジアラビアのペトロダラー協定が50年後に終了しましたが、石油業界に即時の変化は予想されていません。
- 協定の終了は徐々に脱ドル化への移行をもたらすかもしれませんが、このプロセスには時間がかかるでしょう。
- 米国は依然として世界最大のエネルギー生産国であり、これは地政学的な情勢やペトロダラーの重要性に影響を与える可能性がある。
- 1969年、高校生のジム・ストーラーは最初の月面着陸ゲームを作成しました。このゲームは、月面着陸船を操縦し、10秒ごとに 燃料の消費を管理するものでした。
- ゲーム内のバグは55年間気づかれずに存在しており、「2で割る」処理が欠けていたために着陸検出が誤っていました。これを修正することで着陸の精度が向上します。
- そのゲームは、ツィオルコフスキーのロケット方程式やテイラー級数展開など、当時としては高度な数値解析手法を使用しており、初期のゲームデザインにおける顕著な成果となった。
- 55年前のバグが、1960年代にジム・ストーラーが高校時代に書いた最初のルナランダーゲームで発見されました。
- そのゲームはFOCALプログラミング言語で書かれており、特に当時の高校生にとっては物理学と数値技術に関する驚くべき理解を必要としました。
- この発見は、初期のコンピューターゲームの歴史的意義と技術的課題、そして数十年にわたるコーディングの実践と品質保証の進化を浮き彫りにしています。
- NIOZや他の機関の研究者たちは、海洋真菌Parengyodontium albumがUV日光にさらされるとポリエチレンプラスチックを分解できることを発見しました。
- その菌類はポリエチレンを1日あたり約0.05%の速度で分解し、二酸化炭素に変換しますが、これは海面近くに浮かんでいるプラスチックに限られます。
- この発見は、総合環境科学ジャーナルに発表されており、特にプラスチック生産が2060年までに3倍になると予想される中で、プラスチック汚染に対処するための生物学的解決策の可能性を強調しています。
- 海洋プラスチックを分解する能力を持つ菌類(Parengyodontium album)が分離され、配列決定されましたが、これが増殖した場合の生態系への影響が懸念されています。
- 体内に蓄積するマイクロプラスチックや天然バイオポリマーの潜在的な健康リスクが議論され、アスベスト繊維の有害な影響と比較されています。
- 会話には、マクロファージを強化してマイクロプラスチックを分解することや、人間の細胞と共存できる菌類を使用することについての推測的なアイデアが含まれていますが、これらはさらなる研究が必要です。
- イケアは賃金の引き上げ、柔軟な勤務スケジュールの提供、育児補助の実施により、高い従業員離職率に対処し、自発的離職率を世界的に大幅に削減しました。
- CEOのジョン・アブラハムソン・リングは、フロントライン従業員の条件を改善し、技術を用いて業務を効率化する戦略を実施し、2022年8月の世界的な退職率22.4%から2023年4月には17.5%に低下させました。
- 改善にもかかわらず、イケアは依然として課題に直面しています。これには、メンタルヘルスサポート、グローバルな労働力の管理、特に米国における労働組合活動の抑制の疑いが含まれます。
- イケアは、賃金の引き上げ、柔軟な勤務時間の導入、育児補助の提供によって、世界的な「不満を抱く労働者」危機に対処し、労働者の満足度が単なる賃金の引き上げだけではないことを強調しました。
- 議論には、会社の 福利厚生と直接的な金銭報酬の長所と短所が含まれており、一部の人々は福利厚生がより費用対効果が高く、より良い職場環境に貢献できると主張しています。
- このテキストは、共働き世帯が不動産価格に与える影響や子育ての重要性など、より広範な社会的影響にも触れており、専門的な保育が子供、親、そして社会に利益をもたらすことを示唆しています。
- NVIDIA Warpは、高性能なシミュレーションおよびグラフィックスコードのために設計されたPythonフレームワークであり、Python関数をCPUまたはGPU用の効率的なカーネルコードにコンパイルします。
- それは空間コンピューティング、物理シミュレーション、認識、ロボティクス、およびジオメトリ処理をサポートし、PyTorchおよびJAXを使用して機械学習パイプラインと統合します。
- インストールはPyPI経由で行い、追加の依存関係も利用可能です。GPUサポートにはCUDA対応のNVIDIA GPUが必要です。 このフレームワークは、Windows、Linux、およびmacOS上のx86-64およびARMv8 CPUと互換性があります。
- エヌビディアWarpは、高性能GPUシミュレーションとグラフィックスのために設計された新しいPythonフレームワークであり、Taichi LangやNumbaのようなPythonからGPUコードへのプロジェクトの増加リストに追加されます。
- この議論は、Nvidiaのオープンソースソフトウェアの独自性に焦点を当てており、競合製品の開発にソフトウェアを使用することを禁止する制限的なライセンスに関する懸念が示されています。
- ユーザーはTaichiについて、使いやすさやデータクラスのサポートを評価する一方で、バグや開発上の問題を指摘し、一部のユーザーはNvidia Warpへの切り替えを検討しています。
- このテキストはプレゼンテーションにおけるストーリーテリングの重要性を強調しており、最初から聴衆の思考を刺激し、引き込むべきだと提案しています。
- それは、大企業における口頭発表とスライドデッキの違いを強調しており、後者はしばしばテキストが多く、上級管理職にとって自己説明的であることに注意しています。
- そのテキストは、技術的なプレゼンテーションにおいて、問題から始まり、緊張を高め、そして解決策を提供するという物語の構造を使用することを勧めています。これにより、内容がより魅力的で記憶に残るものになります。
- Appleは、Apple Intelligenceと呼ばれるマルチモデルAIシステムを導入し、デジタルライフのさまざまな側面にAIを統合してユーザーエンゲージメントを向上させました 。
- 競合他社がAIの優位性に焦点を当てているのとは異なり、Appleは実用的なアプリケーションを重視しており、この秋にすべてのデバイスで新しいAI機能を導入する予定です。
- AppleのAI戦略には、コアモデルのパフォーマンス、デバイス上での戦略、およびアライメント戦略が含まれており、GPT-4に匹敵するモデルと重要なプライバシー機能が備わっています。
- AppleのAI技術的アプローチには、より多くの計算能力を必要とするタスクにプライベートクラウドコンピュートを使用することが含まれており、クラウドに送信されるデータがAppleによって保存されたりアクセスされたりしないことを保証しています。
- このシステムは、モデルの一部をクライアント側で実行し、主要なモデル実行をクラウドで行い、動的な機械学習のためにローカルLoRA(低ランク適応)の使用を予測し、WebGPUを使用してウェブベースのモデルのロック解除を行います。
- この議論は、Appleの垂直統合の強み、長期的なエッジデバイスAI競争の可能性、AIがiPhoneの販売に与える影響を強調し、Nvidiaの市場ポジションとハードウェア販売戦略と対比しています。
- 著者は、iPhoneが娘の精神的健康、学業成績、および行動に悪影響を及ぼしているため、使用を禁止しました。
- 娘はうつ病と不安障害と診断され、彼女の注意の大部分がソーシャルメディアと仲間の承認を得ることに集中していました。
- 著者は、子供たちの間での携帯電話依存の広範な問題と、携帯電話の使用を効果的に管理するための個人およびシステムの両方の変化の必要性を強調しています。
- この記事は、ソーシャルメディアと電話依存の有害な影響について論じており、これらが困難な思考や感情から逃れるための回避行動として使用されていることを示唆しています。
- それは、これらの対処メカニズムを取り除くことではなく、個人が精神的健康を改善するのを助けることが解決策であると主張しています。
- このテキストでは、COVIDによるロックダウンの影響、プライバシーの懸念からLinuxへの移行、そしてコミュニティベースのソーシャルメディアネットワークの潜在的な利点についても触れています。
- ドイツ連邦環境省は、THGクォータからの数百万の資金を使って中国の気候保護プロジェクトを過失的に支援していると非難されています。
- 2023年8月以降、中国の60の気候保護プロジェクトのうち40に対して重大な詐欺の疑いが浮上し、2024年末までに資金提供が中止されることになった。
- ドイツ政府は、フランスおよびオランダと共に、電気自動車所有者のインセンティブに影響を与え、強力な管理メカニズムが欠如しているTHGボーナスシステムの問題に対処するようEU委員会に促しています。
- 中国における60のドイツの気候緑化プロジェクトのうち40件で詐欺が検出され、中国企業によって改ざんされた文書が報告され、多国籍石油会社による詐欺の可能性が示唆されました。
- ドイツ当局は、中国の子会社からの詐欺に関する警告にもかかわらず、外国の検査に対する中国の制限のためにCO2削減の検証不可能な主張を受け入れました。
- このテキストは、現在のカーボンクレジット制度が簡単に悪用されることを批判し、実際の排出量に基づいて課金することを提案していますが、経済的混乱を避けるために段階的な移行が必要であることも認めています。
- 2024年6月7日、Copilot+ PCのリコールプレビュー機能の更新が発表され、2024年6月18日からWindows Insider Program (WIP)で利用可能になることが決定されました。これは、品質とセキュリティを確保するためのコミュニティのフィードバックに基づいています。
- Recallは暗号化されたスナップショットを撮影することでPCの活動の視覚的なタイムラインを作成し、これらはローカルに保存され、ユーザーによって制御、停止、または削除することができます。アクセスにはWindows Hello Enhanced Sign-in Securityが必要です。
- 2024年5月20日に発売されたCopilot+ PCは、性能とAI体験が向上した高度なWindows PCであり、Microsoft PlutonセキュリティプロセッサやSecured-core PC技術などの強化されたセキュリティ対策を備えています。
- マイクロソフトのリコールAI機能は、未特定のセキュリティ上の懸念により無期限に遅延しており、戦略的な動機や監視のための潜在的な悪用についての憶測を呼んでいる。
- リコールAIが銀行の認証情報や個人的な活動などの機密情報を記録し漏洩する可能性があり、プライバシーの問題が生じることへの懸念が高まっています。
- 遅延と懸念は、マイクロソフトの反消費者的な行為に対する過去の批判を反映しており、Xbox Oneの発売時や最近のAdobeのEULA更新に対する反発と比較されています。
- 自己ホスティングのLlama-3 8B-Instructモデルは、ChatGPTを使用するよりもはるかに高価であり、1Mトークンあたり約17ドルかかるのに対し、ChatGPTは1Mトークンあたり1ドルです。
- 自己ホスティングの初期費用にはハードウェアの費用やエネルギーコストが含まれており、長期的な節約の可能性があるにもかかわらず、経済的にはあまり有利ではありま せん。
- セルフホストのハードウェアを管理およびスケーリングすることは追加の課題を伴い、非現実的な100％の利用率を前提としているため、ほとんどのユーザーにとっては実用的ではありません。
- セルフホスティングのハードウェアは、AWSを使用する場合と比較してコストを大幅に削減でき、4台のNVidia Tesla T4を使用するセットアップで約3,800ドルかかります。
- このテキストでは、セルフホスティングの利点と欠点について議論しており、ダウンタイムやメンテナンスコストの可能性があるため、それを正当化するためのビジネスケースの必要性を強調しています。
- GroqはLlama 3モデルに対してコスト効率の良い価格設定を提供しており、テキストでは効率を高めるために量子化モデルやtogether.aiのような代替サービスの使用を提案しています。
- POSIX.1-2024が公開され、まもなくOpen Groupのウェブサイトで利用可能になります。これにより、シェルスクリプティングやその他の機能に関する最新の標準が提供されます。
- POSIX.1-2024の新機能には、拡張正規表現用のsed -E、find -print0、xargs -0、安全なファイル処理のためのread -d、C17、strlcpy、strlcatのサポートなどが含まれます。
- このアップデートは、AIX、Debian、macOS、およびさまざまなLinuxディストリビューションなど、異なるシステム間での互換性を向上させるために、POSIX準拠のスクリプトを書くことの重要性を強調しています。
- ラミニメモリチューニングは、事実を大規模言語モデル(LLM)に埋め込む新しい方法であり、事実の正確性を大幅に向上させ、幻覚を減少させます。
- それは、他の方法では50%だったのに対し、フォーチュン500企業の顧客に対して95%の精度を達成し、幻覚を50%から5%に減少させました。
- この方法は、オープンソースのLLMの上に正確な事実を用いて数百万の専門アダプターを調整し、特定の事実に関してエラーゼロを最適化しながら、全体的なパフォーマンスを 維持することを含みます。
- ラミニメモリチューニングは、多数の事実に基づいた低ランク適応(LoRA)をゼロ損失に訓練し、検索強化生成(RAG)を使用してクエリに適したLoRAを選択する方法です。
- この方法には、推論時にどのLoRAを統合するかを決定するためのエキスパートルーター層が含まれていますが、ルーターのトレーニングプロセスは不明です。
- このモデルは、Mixture of Experts (MoE) とクロスアテンションの概念を組み合わせており、事実の正確性を確保するために、クロスアテンション層のトレーニング中に事前訓練された大規模言語モデル (LLM) の重みを一定に保ちます。
- ノートブックは状態やバージョン管理に混乱を招き、テストやリンティングを行わないといった悪い習慣を助長する可能性があります。
- それらはしばしば異なるセットアップや依存関係を持っており、それがコードのクラッシュやフラストレーション を引き起こすことがあります。
- ノートブックはアイデアを試すのに便利ですが、コードをモジュールに移行するのは困難で時間がかかることがあります。
- ノートブックは主に実験を行い結果を記録するためのものであり、ソフトウェア開発のためのものではありません。
- Jupyterノートブックは、コースプロジェクトの再現、インラインプロット、およびコードチャンクのキャッシュに役立ちますが、大規模なコードベースには非効率的です。
- ノートブックは迅速な実験、教育、およびドキュメント作成に有益ですが、保守性やインタラクティビティの問題があるため、プロダクションコードには理想的ではありません。