- 著者は「レイモンド」からWispというヘッドレスCMSを宣伝するメールを受け取りました。それは個別に作成されたように見えましたが、実際にはAIによって生成されたものでした。
- そのメールは、GitHubで公開ブログを持つ開発者に対して、AIを使用して約1,000通のパーソナライズされたメールを送信する、大規模なアウトリーチ戦略の一環でした。
- 著者はこのAI駆動のアプローチに対する不満を表明し、そのようなスパムを避けるためにGitHubミラーを非公開にすることを検討しています。
- timharek.noからのAI生成メールは、複数の大規模言語モデル(LLM)を使用して受信者がAIの出所を検出せずにパーソナライズされたメールを作成することに成功したと主張しています。
- これは、意味のある進歩よりも注意と関与を優先することに関する倫理的な懸念を引き起こし、一部の人々はこれを、エンジニアが月面着陸のような重要な成果よりも広告技術に焦点を当てることに例えています。
- この議論は、マーケティングにおけるAIの二重性を強調し、スパムでの悪用の可能性とその有益な応用の両方を認識しています。
- Protonは、Googleドキュメントの安全な代替手段として、Proton Docsを導入しました。これは、エンドツーエンドの暗号化を備えたリッチな編集およびコラボレーションツールを特徴としています。
- Proton Docsは、高度な書式設定、画像の埋め込み、Microsoft .docxを含む複数の形式をサポートし、コメントやカーソルトラッキングなどの機能を備えたリアルタイムの共同作業を可能にします。
- このローンチは、VPN、暗号化されたカレンダー、パスワードマネージャーを含むProtonの広範な拡張の一 環であり、Proton Docsがまもなくユーザーに提供される予定です。
- プロトンは、Googleドキュメントに似た共同作業が可能なリッチテキストエディタを導入し、安全で暗号化された代替手段を提供することを目指しています。
- ユーザーの意見は分かれており、新しいツールを評価する人もいれば、既存のサービス(メールやカレンダーなど)の強化ではなく、Protonが製品ラインを拡大することに懸念を抱く人もいます。
- 議論には、Protonの提供するオープンソースの性質や他のサービスとの比較が含まれており、一部のユーザーはすべてのデータを一社のエコシステムに統合することに慎重です。
- 橋は、空間を越えて荷重を支える必要があり、集中する力を処理するために橋脚や橋台のような強力な下部構造が必要です。
- 基礎杭は地中深くに打ち込まれ、端部支持と表面摩擦によって垂直および水平荷重に対抗し、安定性を提供します。
- 掘削杭や連続フライトオーガー杭、ヘリカルパイルなどの代替案は、特定の地質工学的課題に対応しますが、すべての方法には限界と潜在的な失敗リスクがあります。
- 橋は、打ち込まれた杭が設置に必要な力をテストされるため、安定性を保ち、重大な荷重に耐えられることが保証されます。
- 木製の杭は、完全に水浸しの地面で保存されると、ヴェネツィアやニューオーリンズの建造物が証明しているように、何世紀も持ちます。
- 地盤の液状化、横方向の変位、予期しない地下条件などの課題は杭打ちを複雑にする可能性がありますが、浮橋のような革新的な工学的解決策やブルックリン橋のような歴史的な例は、これらの問題を克服することに成功していることを示しています。
- Vectaraの従業員が、過去6か月間のストーリーとコメントのデータを使用して、Hacker News(HN)向けの改良された検索ツールを開発しました。
- 作成者は、現在HNで使用されているAlgolia検索と比較して、新しい検索ツールの 有効性についてのフィードバックを求めています。
- このイニシアチブは、既存の検索機能の制限に対処することで、HNユーザーの検索体験を向上させることを目的としています。
- ハッカーニュースのための新しい検索エンジンがVectaraを使用して構築され、Algoliaに見られる制限を解消し、過去6か月間のストーリーとコメントをカバーすることを目指しています。
- ユーザーフィードバックでは、フィルター、ソートオプション、外部リンクのインデックス作成などの追加機能の必要性が強調され、Algoliaと比較した場合の効果については意見が分かれました。
- このプロジェクトは、Hacker Newsコミュニティ内で検索の関連性とユーザー体験の向上に関する議論を開始しました。
- AIインフラスタートアップは、グーグル、アマゾン、フェイスブックのようなインフラプロバイダーに進化したテックジャイアントとは異なり、激しい競争や高コストなどの重大な課題に直面しています。
- AIインフラへのベンチャーキャピタル投資は誤った方向に進んでいる可能性があり、真の価値は単なるフレームワークではなく、具体的でユーザーフレンドリーなソリューションを提供する企業にある。
- 成功しているAI企業であるOpenAIのような企業でさえ、明確な製品を欠いており、ユーザーとのやり取りを変革できる実用的なイノベーションの必要性を強調している。
- そのブログ記事では、2018年以降の地球の回転速度の速まりにより必要となる可能性があるが、これまで実施されたことのない負のうるう秒の概念について論じています。
- うるう秒は地球の不規則な自転を補正するために追加されますが、Unix時間のような技術システムに課題をもたらし、23:59:60のタイムスタンプに苦労します。
- 2035年までにうるう秒を廃止するこ とについて議論が続いており、これにより負のうるう秒の実施が防がれることになるが、著者はこの見通しを残念に思っている。
- 議論は、地球の自転と同期させるために協定世界時(UTC)に追加されるうるう秒の概念と、負のうるう秒の導入の可能性を中心に展開しています。
- 時間調整の方法については、うるう秒の廃止、子午線の移動、タイムゾーンの定期的な更新など、さまざまな意見が共有されています。
- この議論は、システムの同期問題、ソフトウェアへの影響、UTCやTAI(国際原子時)などの時間標準の歴史的背景といった、時間管理の複雑さと潜在的な問題を浮き彫りにしています。
- ジャンプを排除してAArch64アセンブリの内部ループを最適化しようとした結果、
bl(リンク付き分岐)とret(リターン)のペアが一致しなかったため、分岐予測が混乱し、4 倍の速度低下が発生しました。
- retをbr x30(レジスタへの分岐)に置き換えることでパフォーマンスの問題が解決し、さらにインライン化やSIMD(Single Instruction, Multiple Data)命令の使用を含む最適化により、著しい速度向上が達成されました。
- 最終的に最適化されたSIMDバージョンは94ナノ秒で実行され、元のコードより約8.8倍速くなり、非対称分岐を避けることとSIMDを活用することの重要性を強調しています。
- この記事では、1024個の32ビット浮動小数点数の配列を94ナノ秒で合計する最適化されたコードを紹介しており、キャッシュの使用による効率性を強調しています。
- それは、ブランチ予測とCPUアーキテクチャがパフォーマンスに与える重要性、および浮動小数点演算の複雑さと決定論的な結果を確保することについて論じています。
- レイモンド・チェンの過去の仕事や、SIMD(シングルインストラクション・マルチプルデータ)命令、コンパイラの最適化、歴史的なCPUの動作に関するユーザーコメントが含まれています。
- Googleの炭素排出量は2019年と比較してほぼ50%増加し、2024年の環境報告書で報告されているように、2030年までのネットゼロ排出目標に挑戦しています。
- 排出量の増加は主にデータセンターのエネルギー消費の増加と、AIの進歩によって引き起こされるサプライチェーンの排出量によるものであり、2023年にはデータセンターの電力消費が17%増加しました。
- これらの課題にもかかわらず、Googleは効率的なインフラと排出削減を通じて環境への影響を減らすことに取り組んでおり、AI需要のためにMicrosoftのような他のテクノロジー企業も直面している課題です。
- グーグルの炭素排出量は昨年から13%増加しており、主にデータセンターのエネルギー消費の増加とサプライチェーンの排出量が原因です。
- 2019年と比較して排出量が48%増加しましたが、この増加は一部の見出しが示唆するようにAIだけに起因するものではありません。
- 排出量の増加は年々徐々に進んでおり、この増加に対するAIの具体的な影響は不明のままです。
- この投稿は、トレーニング速度とパフォーマンスを向上させるために注意メカニズムを使用するTransformerモデルについて掘り下げており、特定のタスクにおいてGoogle Neural Machine Translationモデルを上回っています。
- トランスフォーマーモデルは、論文「Attention is All You Need」で詳述されており、TensorFlow(Tensor2Tensorパッケージ)およびPyTorch(ハーバードのNLPガイド)で実装されており、Google CloudのCloud TPU提供に推奨されています。
- このモデルのアーキテクチャには、自己注意およびマルチヘッド注意層を備えたエンコーディングおよびデコーディングコンポーネントが含まれており、入力の関連部分に焦点を当て、翻訳の精度を向上させることができます。
- ジェイ・アラマーによる『The Illustrated Transformer』は、オリジナルのトランスフォーマーアーキテクチャの段階的な説明で高く評価されています。
- GPT-3のようなデコーダーのみのアーキテクチャにおける情報の流れを視覚化するには、bbycroft.netが推奨されます。
- ユーザーは、トランスフォーマーの深い理解のために、ハーバードのNLPサイトから注 釈付きコードを提案し、アテンションメカニズムのような基礎的な仕組みを把握する重要性を強調しています。
- ブラジルの国家データ保護当局は、基本的権利への潜在的なリスクを理由に、Metaがブラジルのデータを使用してAIシステムを訓練することを禁止しました。
- Metaの更新されたプライバシーポリシーは、AIトレーニングのために公開投稿を使用することを許可していますが、これはブラジルの規制に準拠していないため、この制限が生じています。
- Metaはこの判決に5日以内に従わなければならず、さもなければ日々の罰金に直面することになります。これはヨーロッパで見られる同様の抵抗を反映しています。一方、米国では公共データを用いたAIトレーニングが続いています。
- ブラジルのデータ規制当局は、プライバシーの懸念からMetaがAIモデルの訓練にデータを使用することを禁止しました。これは、AI訓練におけるデータ使用と知的財産に関する継続的な議論を浮き彫りにしています。
- 一部の人々は、結果として得られるAIモデルが公開される場合に限り、公開されているデータの使用を許可する妥協案を提案していますが、倫理的な懸念やユーザーデータの潜在的な悪用が依然として存在します。
- そのような規制の効果と施行は、データ監査や管轄権の課題に関わる複雑さを考慮して、精査されています。
- Appleは新しいAIパ ートナーシップを通じてOpenAIの取締役会でオブザーバーの役割を得ることになり、Appleのユーザーベースの戦略的価値を強調しています。
- AppleはGPT-4 APIコールに投資したり支払ったりしていないにもかかわらず、AIパートナーの安定性を確保し、OpenAIは収益性の高い市場にアクセスしています。
- このパートナーシップは、テック業界における広範な影響とAI企業間の競争力学を強調しています。
- ソナーというコード品質ツールは、新しい言語の構文に追いつくのに苦労しており、特にKotlinに関しては開発者の間でフラストレーションを引き起こしています。
- デフォルトのSonar設定はしばしば不要なコード変更を強制し、ルールのカスタマイズや例外の許可は特に締め切りが厳しい場合にはユーザーフレンドリーではありません。
- 改善の提案には、管理者通知付きのルールオーバーライドのためのユーザーロール、オーバーライドのためのグループ合意、ルール問題を議論するためのコミュニティスレッドが含まれます。
- ソナーというコード品質とセキュリティのツールは、特に締め切りが厳しい場合に、例外に対する広範な正当化が必要なため、一部のユーザーにとってフラストレーションを引き起こしています。
- 主な問題はツール自体ではなく、組織やコミュニケーションの問題に起因しており、ユーザーはリファクタリング中のコードカバレッジクレジットの喪失や回避策の必要性を挙げています。
- ソナーは多くの人々、特にジュニアおよびシニアエンジニアにとって有益ですが、ビルド時間への影響や管理によって課される厳格さが一般的な批判点です。
- 特定の遺伝子を沈黙させる新しいエピジェネティックエディターが開発され、単一の遺伝子を標的にすることで病気を予防する可能性があります。
- ジョージ・チャーチのノックアウトリストにある注目すべき遺伝子には、筋肉の成長を促進するMSTN、痛みに対する無感覚をもたらすSCN9A、そして冠動脈疾患を低減するPCSK9が含まれています。
- 有望ではあるが、遺伝子治療の複雑さが強調されており、いくつかの特性は多遺伝子性であり、環境要因の考慮が必要である。
- EF Education-EasyPostのヘッドシェフ、オーウェン・ブランディは、プロサイクリングにおける重要な特性である柔軟性を発揮して、課題に適応しました。
- 現代のサイクリングチームは、カスタムフードトラック、栄養アプリ、データ駆動の食事プランに投資しており、AIを使用して各ライダーの食事を調整しています。
- チームは高炭水化物とタンパ ク質に重点を置いた1日5食の計画に従い、エネルギーバー、ジェル、ライスケーキなどの伝統的な食品を含むオンバイク燃料補給を行います。
- プロのサイクリングチームは、栄養に対するアプローチを大幅に進化させ、新鮮なハーブや柑橘類を使ったシンプルで軽く味付けされた食事を重視しています。
- ライダーはトレーニング中に栄養を最適化するためにグルコースモニタリングデバイスを使用しますが、これらのデバイスはレース中には禁止されており、個別の栄養管理の重要性を強調しています。
- チームは、十分な氷を調達し、痙攣などの問題を防ぐために食事を細かく管理するなどの物流上の課題に直面しています。一方、ドーピングは依然として懸念されていますが、厳格なテストと監視のためにその発生率は低くなっています。
- 10年の経験を持つシニアフルスタックウェブソフトウェアエンジニアが、プロフェッショナルなAIの役割に移行するためのアドバイスを求めています。
- その個人はプログラミング、数学、コンピュータサイエンスに強固な基盤を持っているが、いくつかのAI分野ではゼロから始めることを予想している。
- 彼らはAI、機械学習(ML)、ディープラーニングを独学しており、同様のキャリア転換を経験した他の人々からの洞察を求めています。
- 多くのプロフェッショナルが、既存のスキルを活用し、コースや独学を通じて新しいスキルを学ぶことで、ウェブ開発からAI/MLの役割に成功裏に移行しています。
- 主な戦略には、ソフトウェアエンジニアとしてAIチームに参加すること、既存のAI APIを使用すること、そしてAI/ML技術を徐々にスキルアップすることが含まれます。
- 実践的なアドバイスには、Fast AIのような専門コースを受講すること、オープンソースのAIプロジェクトに参加すること、そしてAI/MLの能力を示す強力なポートフォリオを作成することが含まれます。