이 페이지에서
'수학에 대해 항상 알고 싶었던 모든 것'은 카네기멜론 대학교의 CS 및 수학 학부 1학기 과목에서 사용되는 수학 교재입니다.
이 책에는 각 장에 대한 소개가 포함되어 있어 보다 대화적인 분위기로 구성되어 있습니다.
해설자들은 책, 웹사이트, 온라인 강좌 등 수학 공부를 위한 다양한 리소스를 추천하고 수학에 접근하기 위한 팁을 제공합니다.
내부 고발자가 23,000개 이상의 내부 파일을 독일의 한 뉴스 매체에 유출하여 회사가 무시한 것으로 추정되는 위험한 오토파일럿 결함의 패턴을 공개했습니다.
이 파일에는 2,400건 이상의 자동 가속 불만 사항과 팬텀 브레이크 또는 의도하지 않은 가속을 포함한 1,500건 이상의 제동 기능 문제가 포함되어 있으며, 대부분 미국과 독일에서 1,000건 이상의 사고 신고가 접수되었습니다.
Handelsblatt는 프라운호퍼 보안 정보 기술 연구소에 데이터의 진위 여부를 확인했지만 조작이나 조작의 증거는 발견되지 않았습니다. Tesla는 이 기사를 차단하려고 했지만 Handelsblatt는 유럽 연합법에 따라 긴급한 공익 사안을 이유로 기사를 게재했습니다.
한 내부고발자가 100GB 분량의 Tesla 기밀 문서를 유출하여 회사의 자율 주행 소프트웨어에 잠재적인 시스템 오류가 있음을 드러냈습니다.
자율주행차의 가치가 5배가 될 것이라는 일론 머스크 테슬라 CEO의 주장에 대해 투자자들은 이의를 제기하고 있지만, 일각에서는 그의 성공 공식 이 과대포장, 지연, 최종적 성취라는 점을 높이 평가하고 있습니다.
전체 자동차 시장에서 테슬라의 점유율은 증가하고 있지만 전기차 시장에서의 점유율은 줄어들고 있어 이는 나쁜 신호일 수 있습니다. 또한 테슬라 자동차는 교체 부품이 비싸 보험료가 상승하고, 비평가들은 테슬라가 고객에게 적대적인 방식으로 행동하여 고객의 정보를 박탈한다고 주장합니다.
AI 캐논은 현대 AI의 가장 중요한 부분을 다루는 리소스 모음입니다.
여기에는 기초 학습 자료, 실용 가이드, 시장 분석 및 획기적인 연구 결과가 포함됩니다.
주요 논문은 트랜스포머 모델, 제너레이티브 AI, GPT-3를 포함한 최신 LLM을 다룹니다.
획기적인 연구 결과로는 Google의 LaMDA와 OpenAI의 GPT-4 등이 있습니다.
스탠퍼드대와 페이스북을 비롯한 다양한 모델이 정보 검색을 통해 LLM 정확도를 향상시키는 것을 목표로 합니다.
헌법 AI는 자율적이고 무해한 AI 비서에 대한 아이디어를 제안하며, 다양한 플랫폼이 LLM의 예측 능력을 향상시킵니다.
구글, 노스이스턴 대학교, 메타의 제너레이티브 에이전트는 LLM의 기술을 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
이 연구는 코드, 비디오, 이미지, 오디오를 생성하는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다.
DeepMind와 Med-PaLM의 연구는 단백질 구조 예측과 USMLE 스타일의 질문에 답할 수 있는 언어 모델을 통해 의료 분야를 향상시키는 것을 목 표로 합니다.
벤처 캐피털 회사인 a16z는 인공지능의 다양한 영역과 인공지능에 의존하여 작동하는 소프트웨어 및 플랫폼을 다루는 인공지능을 이해하는 데 도움이 되는 50가지 최고의 리소스 목록인 "인공지능 캐논"을 발표했습니다.
해커뉴스 독자들은 a16z의 투자 관행과 과거 성과를 비판하고 있으며, 일부는 암호화폐, 대체 불가능한 토큰, 웹3.0에 관여하는 것에 대해 반대 의사를 표명하고 있습니다.
일부 독자는 교과서 등 제너레이티브 AI에 대한 추가 리소스를 제공하는 반면, 다른 독자는 암호화폐에 대한 회의론에 대해 논의하고 AI 캐논을 유용한 링크 목록으로 칭찬하기도 합니다.
StableLM, Pythia, RedPajama-INCITE 모델 가중치를 지원하는 GPT-NeoX 모델의 나노GPT 기반 구현인 Lit-Parrot을 사용하여 사용자 정의 데이터 세트에서 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 방법에 대해 알아봅니다.
Lit-Parrot을 사용하면 금융 관련 질문에 답하도록 챗봇을 훈련하는 등 특정 명령어 데이터세트에 대해 Open LLaMA, StableLM, Pythia 등 사용 가능한 고품질 오픈 소스 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.
Lightning AI는 LoRA 및 Adapter를 사용하여 사전 학습 및 미세 조정을 지원하는 대규모 언어 모델을 깔끔하고 견고하며 최적화된 방식으로 구현하여 AI/ML 커뮤니티에 제공하기 위해 Lit-Parrot을 출시했으며, 이 문서에서는 finetune_adapter.py 및 generate_adapter.py 스크립트를 사용하여 모델 가중치를 설치, 다운로드, 데이터 세트 처리 및 모델 미세 조정 과정을 안내합니다.
미세 조정은 좁은 사용 사례에서 LLM 성능을 개선할 수 있는 비용 효과적이고 효율적인 방법입니다.
벡터 데이터베이스와 임베딩을 사용하면 컨텍스트를 제공할 수 있지만, 미세 조정을 통해 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하는 LLM의 기능을 향상시킬 수 있습니다.
하지만 미세 조정 모델에는 오염 및 과적합의 위험이 따릅니다.
Firefox가 관련 없는 페이지 위에 Mozilla VPN에 대한 팝업 광고를 표시하여 닫을 때까지 나머지 Firefox UI를 비활성화했습니다.
여러 사용자가 버그 1834728과 관련된 유사한 사례를 보고했습니다.
Mozilla는 이 문제를 인정하고 지원 페이지에 해결 방법을 제공했습니다.
Mozilla는 브라우징 중에 사용자 동의를 위반한 VPN 팝업 광고를 표시하여 반발에 직면했습니다.
사용자들은 Firefox의 핵심 브라우저 경험을 개선하는 대신 광고 및 기타 관련 없는 제품에 집중하는 등 Mozilla의 방향에 대해 불만을 표출합니다.
일부 사용자는 LibreWolf와 같은 대안을 제안하는 반면, 다른 사용자는 Mozilla가 더 투명하고 사용자 개인 정보를 존중할 것을 요구합니다.
'전쟁은 라켓이다'는 전직 고위 해병대원이었던 스메들리 버틀러 소장이 쓴 유명한 책자입니다.
버틀러는 전쟁의 본질과 원인에 대해 간결한 언어로 이야기합니다.
이 책자는 1935년에 작성되었지만 지금도 여전히 유효합니다.
미국의 군사적 지배의 장단점과 군산복합체의 역할에 대해 효율성과 더 나은 자원 배분에 대한 다양한 관점으로 논의합니다.
또한 아프가니스탄, 이라크, 우크라이나 등 특정 분쟁에 대해서도 다루고 있으며, 개입의 효과와 도덕성에 대한 의견은 매우 다양합니다.
댓글 섹션은 정치 및 사회적 이슈에 대한 다양한 의견을 반영하며, 토론이 어떻게 다양한 주제로 확장될 수 있는지를 보여주는 예시입니다.
콜로라도는 지자체 인터넷을 제한하고 지역 사회에 고급 광대역 인터넷 서비스를 구축하기 위해 유권자의 허가를 받도록 한 법을 폐지하여 지방 정부가 광대역 옵션을 더 쉽게 모색할 수 있도록 했습니다.
이 법은 케이블 업계에서 도시 인터넷과 같은 인프라 프로젝트에 납세자의 세금이 낭비되는 것을 막기 위해 추진되었지만, 많은 콜로라도 도시와 카운티에서 장애물이 되었습니다.
이 법이 폐지됨에 따라 콜로라도는 주민투표의 필요성을 없애고 연방 광대역 기금을 받을 수 있게 되었으며, 푸에블로와 같은 일부 콜로라도 도시에서는 주민들에게 더 나은 광대역 옵션을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
콜로라도는 인프라 프로젝트에 납세자 자금이 낭비되는 것을 막으려는 케이블 업계의 이해관계를 법 제정의 동기로 들며 지자체 인터넷을 제한하는 법을 폐지했습니다.
롱몬트, 채터누가 등의 도시에서 시립 인터넷은 주민들에게 안정적이고 저렴하며 제약 없는 인터넷 액세스를 제공하면서 성공을 거두었습니다.
특히 재택근무가 일반화된 지역에서는 대칭형 광섬유 인터넷이 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다.
LLM University는 LLM 개념에 대한 시각적이고 직관적인 설명을 만들었습니다.
이 플랫폼을 통해 사용자는 대시보드에서 다양한 모듈에 액세스할 수 있습니다.
이 설명은 복잡한 법률 개념을 단순화하고 이해하기 쉽도록 설계되었습니다.
LLM University는 시각적이고 직관적인 설명, 코드 예제 및 동영상 콘텐츠가 포함된 대규모 언어 모델에 대한 무료 강좌를 게시했습니다.
이 강좌는 LLM의 이론이나 교육보다는 적용에 중점을 두고 있으며, 향후 콘텐츠에 대한 제안을 환영합니다.
일부 사용자는 자료의 접근성에 대한 우려를 제기했으며, LLM의 해석 가능성에 관한 논문도 있습니다. Jay Alammar의 관련 기술 콘텐츠에 대한 긍정적인 피드백이 있었습니다.
Deno 1.34 릴리스는 npm 및 Node.js와의 호환성 개선, 전반적인 삶의 질과 개발자 경험 향상, 향후 성능 개선을 위한 기반 구축에 중점을 두고 있습니다.
주요 기능으로는 npm 패키지를 사용한 디노 컴파일 지원, 디노 작업 및 CLI 플래그의 글로브 지원, IP 주소가 포함된 TLS 인증서가 있습니다.
기타 개선 사항으로는 구성 파일 개선, 언어 서버 개선, Deno API 변경, npm 및 Node.js 호환성 개선, V8 및 TypeScript 업데이트 등이 있습니다.
Deno 1.34는 이제 NPM 패키지를 지원하며 프로젝트의 방향과 초점에 대한 논의로 이어졌습니다.
NPM 호환성이 Deno의 원래 비전을 훼손한다는 우려가 있는 반면, 순수 Deno 프로젝트에 해를 끼치지 않으면서도 더 폭넓게 채택되기 위해서는 필수적이라고 주장하는 사람들도 있습니다.
이해관계자들은 소프트웨어 개발에서 실용성과 실용주의의 중요성을 강조하며, 여기에는 절충과 타협이 수반될 수 있습니다.
Go에서 Raft를 구현하는 것 위에 분산 키-값 저장소를 구현하는 방법을 설명하는 게시물입니다.
이 게시물은 Raft의 두 가지 핵심 구성 요소인 리더 선출과 로그 복제를 다루고 있으며, 재구성 및 스냅샷에 대해서도 설명합니다.
이 게시물에는 교육 목적으로만 작성된 상태 머신을 사용한 모델링과 HTTP 엔드포인트 구축이 포함되어 있습니다.
이 기사는 고급 개념과 장기적인 프로젝트에 대한 헌신으로 찬사를 받고 있습니다.
기술 인터뷰가 너무 단순하거나 우수한 엔지니어를 찾는 데 관련이 없다는 비판을 받음.
개발자들이 분산 데이터베이스와 Raft 구현 구축에 대한 경험에 대해 이야기하며, 확장성을 위한 대안적인 방법과 학습 리소스를 제안합니다.