- 7歳の子供が基本的なHTMLを使ってウェブサイトを作成し、ユーザーの間でウェブ開発初期の懐かしさを呼び起こしまし た。
- 基本的なHTMLページを作成することのシンプルさと楽しさが強調され、現代のウェブ開発ツールや技術の複雑さと対比されました。
- この議論では、子供たちが幼い頃から技術を探求することを奨励する重要性が強調されました。
- Mistral AIは、NVIDIAと共同で開発した12BモデルであるMistral NeMoをリリースしました。このモデルは128kトークンのコンテキストウィンドウを備えており、推論、世界知識、およびコーディングの正確性に優れています。
- ミストラルNeMoは、パフォーマンスの低下なしにFP8推論をサポートし、Gemma 2 9BやLlama 3 8Bのようなモデルを上回り、多言語アプリケーション向けに設計されています。
- このモデルは新しいトークナイザーであるTekkenを使用し、指示の追従、推論、マルチターン会話、およびコード生成の向上のために高度なファインチューニングを受けました。重みはHuggingFaceで利用可能です。
- Mistral NeMoは、NVIDIAと共同で開発された12Bモデルで、128kトークンのコンテキストウィンドウを備えており、推論、世界知識、コーディングの正確性 に優れています。
- このモデルはMistral 7Bのドロップイン置換であり、性能の低下なしにFP8推論をサポートし、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。
- それは、100以上の言語で訓練された新しいトークナイザー、Tekkenを使用しており、NVIDIA RTX 4090のようなGPUに適合するように設計されており、量子化に応じて8〜40GBのVRAMが必要です。
- 著者は、AmazonのKindle Direct Publishing(KDP)でのフラストレーションのたまる経験について述べています。彼らの電子書籍が「顧客体験を誤解させる」としてブロックされたが、類似の本の証拠はなかったにもかかわらずです。
- Amazonへの訴えは自動化された曖昧な返答に終わり、最終的には明確な理由もなく著者のアカウントが停止される結果となった。
- Amazonのエグゼクティブカスタマーリレーションズに連絡しても問題は解決せず、Amazonの自動レビューおよびアピールプロセスに潜在的な欠陥があることが浮き彫りになった。
- ある著者が、誤解を招くメタデータが原因でeBookがブロックされ、Kindle Direct Publishing (KDP) アカウントが終了されたと報告しましたが、著者はそれに反する証拠を提供していました。
- 控訴手続きは苛立たしいもので、自動応答や拒否の理由が曖昧であり、大手テクノロジー企業における自動化システムの問題と人間の監視の欠如を浮き彫りにしました。
- この状況は多くの著者が代替の出版プラットフォームを探すきっかけとなり、デジタル市場におけるより良い規制と透明性の必要性を強調しています。
- あるコンピュータサイエンスの学生がPrologと論理プログラミングを発見し、基本を学び、SICStus Prologを使用して基本的なエージェント通信システムに取り組んでいます。
- その学生はPrologとオントロジーの専門分野に興味を持っており、2024年におけるPrologの現状と応用についての洞察を求めています。
- この調査は、技術業界におけるPrologの潜在的および現代的な使用法を理解したいという願望を強調しています。
- 2024年においても、Prologは愛好者と懐疑派に分かれたコミュニティを持つニッチな言語であり、主流の採用において課題に直面しています。
- Prologは論理プログラミングやオントロジーのような特定の分野で優れていますが、現代的なモジュールシステムの欠如やパフォーマンスの問題などの課題に直面しています。
- 新しい開発、Scryer PrologやPythonのような言語との統合を含むものは、広範な使用よりも専門的なアプリケーションの可能性を示唆しています。
- ウィズリサーチチームは、AIサービスプロバイダーにおけるテナント分離の脆弱性を発見し、AIインフラがビジネスにとって不可欠になる中で重大なリスクをもたらすことを明らかにしました。
- 彼らのSAPのAI提供「SAP AI Core」に関する研究は、顧客データやクラウド認証情報への不正ア クセスを許す脆弱性を明らかにしましたが、これらはSAPによって修正されました。
- 主な発見には、ネットワーク制限の回避、AWSトークンの露出、認証されていないAWS EFS共有へのアクセス、そしてクラスター全体の乗っ取りが含まれ、AIサービスにおける隔離とサンドボックス化の基準の改善が必要であることが強調されています。
- SAPのAIの脆弱性は、AI製品自体ではなく、Kubernetes(k8s)の設定不備により、顧客のクラウド環境や個人データを露出させました。
- 批評家たちは、SAPの基本的なクラウドセキュリティの失敗を指摘し、攻撃者が脆弱なインフラ上で悪意のあるAIモデルを実行するリスクを強調している。
- セキュリティ研究者は、クラウド環境における堅牢なセキュリティ対策の重要性を強調し、警報システムの改善と規制の厳格な遵守の必要性を強調しています。