- NASAのボイジャー1号宇宙探査機は、2023年11月以来技術的な問題を経験していましたが、現在は完全に稼働しており、4つの科学機器すべてが有用なデータを返しています。
- 問題は飛行データサブシステムのチップに起因しており 、コードを移動することで解決されました。これにより、46歳の宇宙船の回復力が示されました。
- 地球から150億マイル離れているにもかかわらず、ボイジャー1号は星間空間から貴重なデータを提供し続けており、その機能を維持しミッションを延長するための努力が続けられています。
- ボイジャー1号は再びオンラインになり、4つのすべての機器からデータを送信しています。これは、最近亡くなったボイジャーの主要プロジェクト科学者であるエド・ストーンへの賛辞となっています。
- 世代宇宙船や将来のより高速な宇宙船が先に目的地に到達する可能性についての議論が活発化しており、時間の遅れや相対論的旅行の概念が探求されています。
- ブレイクスルー・スターショットは、グラムスケールの探査機をレーザーセイルで加速させることを提案しており、これによりボイジャー1号を10年以内に追い越す可能性があり、宇宙旅行技術の進歩を示しています。
- 著者は、サーバーとMacStoriesでPerplexityを含むAIボットをブロックする際の課題について議論していますが、ブロックを実施しても効果がないと述べています。
- Perplexity AIはrobots.txtの制限を回避し、正しいユーザーエージェント文字列を使用しないため、アクセスをブロックするのが難しくなっています。
- 著者は、さらなる行動として、PerplexityのDiscordに参加して詳細情報を得ること、バグ報告を提出すること、そしてGDPRリクエストを検討することを模索しています。
- このテキストは、Perplexity AIによるデータの使用について論じており、AIトレーニングのためのデータ使用に対するユーザーのコントロールと、ユーザーが要求した形式でデータを提示するためにウェブサイトをクエリすることの倫理的な意味に焦点を当てています。
- Perplexityのようなアグリゲーターサービスがコンテンツ制作者に与える悪影響について懸念が高まっています。これらのサービスは元のコンテンツソースへの直接的なトラフィックを減少させ、洞察や収益の損失につながる可能性があります。
- このテキストは、AIのトレーニングやデータスクレイピングにおける著作権、合法性、倫理の広範な問題にも触れており、過去の事例と比較しながら、新しい 規制や分析機能の必要性について議論しています。
- 3Dプログラミングには、回転行列、オイラー角、クォータニオンなど、3D回転のためのさまざまな技術が含まれており、それぞれに独自の利点と制約があります。
- オイラー角は、ジンバルロックや不一致な角速度などの問題を引き起こす可能性があり、ロボティクスのようなアプリケーションでの補間にはあまり適していません。
- 四元数と軸/角度回転は、回転の合成と補間においてより効果的であると強調されており、四元数は3Dポイントの回転に対して堅牢な方法を提供し、指数写像の計算も容易です。
- このテキストは、3D回転に有用な数学的概念であるリー群/リー代数の対応関係を説明しており、指数写像と対数写像を使用してスムーズな遷移と合成を可能にします。
- 四元数は、そのコンパクトな表現と3x3行列に対する計算上の利点から、特にアニメーションにおいてコンピュータグラフィックスでの効率性が強調されていま す。
- 議論には、回転を推定するためのカルマンフィルタの使用、回転の平均化の複雑さ、およびロボティクスやビデオゲーム開発などの分野でのさまざまなメトリクスの適用が含まれています。
- テスラはフルセルフドライビング(FSD)システムの無料トライアルを提供していますが、ユーザーは依然として重大なエラーが発生し、ドライバーの介入が必要であると報告しています。
- 複数のテストで、FSDは誤った車線変更、神経質な修正、さらには赤信号無視などのミスを犯し、その信頼性に対する懸念が生じました。
- 著者は、FSDには可能性があるものの、現時点では実用的な価値に欠けており、適応型クルーズコントロールや車線中央維持のようなより信頼性の高いオートパイロット機能を好むと結論付けています。
- テスラの完全自動運転(FSD)技術は、競合他社に対する技術的優位性に疑問があるため、実用的な製品というよりも株価を押し上 げるためのものだと批判されています。
- 報告によると、テスラのドライバーエンゲージメントシステムがオートパイロットの能力に対して不適切であり、誤用、事故、そして少なくとも13件の致命的な事故を引き起こしていることが示されています。
- 議論には、テスラの約束に対する懐疑、完全な自律走行を達成するための複雑さ、運転を改善するためにより多くのセンサーが必要であることが含まれており、ユーザーの期待と実際の能力とのギャップが浮き彫りになっています。
- エドワード・スノーデンは、OpenAIがNSAのディレクターを取締役会に任命したことを公然と批判し、それが世界的な権利の裏切りであると示唆しました。
- スノーデンの警告は、ChatGPTを含むOpenAIの製品に関するプライバシーと監視の懸念を示唆しています。
- エドワード・スノーデンはOpenAIを信頼することに警鐘を鳴らし、知的財産権を無視して作品を適切な帰属や支払いなしに利用しようとする動きがあると示唆しています。
- このテキストは、OpenAIのような企業における取締役の任命について議論しており、その正当性や金銭的利益のために決定を形式的に承認する可能性について疑問を投げかけています。
- AIのプライバシーへの影響、著作権侵害、OpenAIと政府の潜在的な協力に関する懸念が提起され、一部のユーザーはアカウントをキャンセルし、データを削除しています。
- SYZYGYは、高性能な周辺機器接続のために設計されたオープンスタンダードで、コスト効率が高くコンパクトなコネクタとケーブルを提供します。
- それは低速のDigilent PMODデバイスと高性能のVITA 57.1 FMC周辺機器のギャップを埋め、プロトタイプ、システム統合、テスト、および評価システムに最適です。
- SYZYGYは2種類のコネクタを提供しています：40ピンの標準ペリフェラルコネクタと60ピンのトランシーバーペリフェラルコネクタで、どちらも固定およびプログラム可能な電圧とシングルエンド信号をサポートしています。
- このテキストでは、高速で低遅延の通信を実現するために、MCU(マイクロコントローラユニット)およびMPU(マイクロプロセッサユニット)にハードPCIe(Peripheral Component Interconnect Express)エンドポイントを統合することの潜在的な利点について論じています。
- 現在の制限には、PCIeを利用するために高価なFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)や限られた選択肢のMCU/MPUが必要であること、そしてRISC-V MCUにおける高速データ転送オプションの欠如が含まれます。
- このテキストは、Opal KellyによるSyzygy標準の開発について強調しています。これは、周辺機器のアドレッシングにアナログ電圧のような革新的な方法を使用しており、徐々に採用が進んでいるものの、その人気はFMC(FPGAメザニンカード)などの他の標準と比較して不明確です。
- Threescaperは、ユーザーがTownscaperモデルをThree.jsに読み込むことを可能にし、インタラクティブな3D体験を強化するウェブサイトです。
- Rustで書かれ、Bevyを使用している今後発売予定のゲームTiny Gladeは、直感的なビルディングUI/UXで注目されており、同様のコンセプトをUnreal Editorに取り入れることが提案されています。
- 著者はテレポーテーションやダブルジャンプなどの機能を備えたインタラクティブな3Dプロジェクトについて議論し、パフォーマンスの問題やBattlefield Heroesを思い起こさせる懐かしい要素に言及しています。
- 父親のCoffeePieは、Ankiという間隔反復ツールを使って、2歳と1歳9ヶ月の時 から平均よりも数年早く子供たちに読み方を教えました。
- 5歳の時点で、彼の娘は英語、ヘブライ語、スペイン語で5年生または8年生に相当するレベルで読んでおり、息子は掛け算の表や高度な数学の概念を知っていました。
- 父親は、Ankiが初期の読み書きや数学には効果的である一方で、子供たちのスキルが向上するにつれて限界があり、より複雑な問題解決ツールが必要になることに気づいた。
- 議論は、2歳児に読み書きを教えることが有益か、あるいは潜在的に有害かについて焦点を当てており、社会的および認知的影響に関する両方の側の主張が存在します。
- 発達研究者は、子供の発達のマイルストーンは異なると主張し、子供を過度に押し進めることは逆効果である可能性があると強調しています。子供の好奇心と興味に従うことの重要性を強調しています。
- このテキストでは、フラッシュカード、インタラクティブなカリキュラム、間隔反復など、読書教育のためのさまざまな方法やツールについて論じており、魅力的で年齢に適したコンテンツの必要性を強調しています。
- 著者は、スマートホーム制御のためのローカルLLM(大規模言語モデル)音声アシスタントの最適化に取り組んでおり、推論の「プリフィル」フェーズ中の遅延を減らすことに焦点を当てています。
- 彼らは大きなプロンプトを小さなセクションに分割するためにRAG(Retrieval-Augmented Generation)メソッドを実装し、これによりコンテキストの長さを短縮し、速度を向上させることができました。
- 著者はRAG APIを作成し、天気予報やカレンダーイベントなどの機能を追加し、この新しいAPIを使用するようにシステムを更新して、音声アシスタントをより効率的で応答性の高いものにすることを目指しました。
- ユーザーは、LLM(大規模言語モデル)音声アシスタントの速度を向上させるために、一般的なサービスの埋め込みを事前計算することについて議論しており、一部のユーザーは推奨アルゴリズムを有効な解決策として提案しています。
- モデル
casperhansen/llama-3-70b-instruct-awq、そのLlama 2に基づく点、およびその性能について議論があり、一部のユーザーはクエリと応答の間の遅延が問題であると感じています。
- AIが人間の行動を模倣すべきか、単にタスクを実行すべきかについて意見は分かれています。あるユーザーはモデルの皮肉な口調を面白がる一方で、他のユーザーはその導入を非人間的だと感じています。
- デフォルトのSQLite設定は、低い同時実行性の最適化のため、Djangoのニーズと対照的であり、本番環境には適していません。
- 5.0、4.2、またはそれ以前のDjangoバージョンでは、WAL(Write-Ahead Logging)ジャーナルモードを有効にすることで、書き込み要求が読み取りをブロックするのを防ぎ、同時実行性を向上させることができます。
- 2024年8月にリリース予定のDjango 5.1では、これらのSQLite最適化をsettings.pyで直接設定できるようになり、開発者にとってプロセスが簡素化されます。
- 本番環境でのDjango SQLite設定には、WAL(Write-Ahead Logging)モードのSQLiteに重大な問題があります。高負荷時にWALファイルが過度に成長し、システム障害を引き起こす可能性があります。
- 回避策として、別のスレッドを実行してWALサイズを監視し、8MBを超えた場合に読み書きを遅くする方法がありますが、これはWALモードのSQLiteが本番環境に適していない可能性を示唆しています。
- PostgreSQLは、SQLiteと比較して高ボリュームのトランザクションの処理が優れており、制限が少ないため、小規模から中規模のプロジェクトに最適です。