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사기꾼들은 FedEx의 명성을 악용하여 사람들을 피싱 사기로 속이고 사기 행위가 증가하고 있습니다.
이 기사에서는 피싱 사기에 잘 알려진 기업의 이름을 사용하는 추세가 증가하고 있음을 강조합니다.
이러한 사기 수법의 피해를 입지 않으려면 경각심과 인식을 높이는 것이 중요합니다.
이 토론에서는 FedEx와 같은 배송 서비스의 보안 취약성과 NIST 가이드라인에 따른 비밀번호 정책의 문제점에 대해 자세히 살펴봅니다.
참가자들은 기업에서 겪은 개인적인 경험을 이야기하며 디지털 시대의 비효율성, 보안 위험, 기술적 문제에 대한 불만 등을 털어놓습니다.
다양한 업계에서 보안 관행, 커뮤니케이션 방법, 비밀번호 관리를 강화하는 데 중점을 두고 있습니다.
이 문서에서는 SQL로 중요한 언어 모델을 구축하는 방법을 살펴보고, ChatGPT와 같은 회의론에 대응하고, 토큰화, 벡터 임베딩, 주의 메커니즘 및 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT) 모델을 위한 역전파에 대해 자세히 살펴봅니다.
코드 스니펫과 예제를 포함하여 신경망 성능을 향상시키기 위해 효율적인 텍스트 인코딩을 위해 토큰화에 PostgreSQL을 사용하는 것이 강조되고 있습니다.
독자들의 긍정적인 피드백이 이어지고 있으며, 추가 탐색을 위해 GitHub에서 더 많은 SQL 프로젝트를 찾아보도록 초대합니다.
이 게시물에서는 500줄의 SQL 코드를 사용하여 GPT를 구현하는 방법을 살펴보고 있으며, 사용자들은 데모에 박수를 보내고 스프레드시트에서 신경망의 훈련, 추론 및 통합에 대한 토론에 참여합니다.
사용자는 기사의 내용과 프레젠테이션에 감탄하며, GPT 및 LLM에 대한 학습을 위해 링크된 추가 리소스를 통해 논의된 주제에 대한 깊은 이해를 도모할 수 있습니다.
OK-Robot은 가정 내 로봇 탐색 및 조작을 위해 설계된 개방형 모듈식 프레임워크로, 사용자가 로봇에 배포하여 영역을 스캔하고 물체의 움직임을 손쉽게 제어할 수 있습니다.
완벽하지는 않지만 최신 머신러닝 모델을 활용하고 개선을 위한 커뮤니티 참여를 장려하여 지속적인 개선에 대한 노력을 보여줍니다.
이 프레임워크의 코드는 오픈 소스이며, 커뮤니티 지원 및 대화를 위한 Discord 서버의 지원을 받으며, 다양한 가정 환경에서 테스트를 거쳤으므로 피드백과 기여를 환영합니다.
OK-Robot은 가정 내 탐색 및 조작을 위해 머신러닝 모델을 활용하는 개방형 모듈식 가정용 로봇 프레임워크로, 장애인, 노인 및 기타 도움이 필요한 사람들을 돕는 데 중점을 두고 있습니다.
복잡한 환경과 장애인의 접근성을 위한 로봇 설계의 과제, 가사 작업에서 로봇공학의 잠재력, 자동화가 경제와 노동력에 미치는 영향을 중심으로 논의가 진행됩니다.
참석자들은 로봇 제작의 비용 측면을 탐구하고 로봇의 정밀한 움직임을 강조하며 다양한 산업에서 로봇의 역할과 자동화로 인한 보편적 기본소득의 필요성에 대해 논의하고 있습니다.
2009년부터 2011년까지 마르티 말미(시리우스)와 사토시 나카모토가 주고받은 이메일에는 웹사이트 개발, 서버 측 스크립팅, 노드 운영과 같은 주제를 다루는 비트코인 개발이 강조되어 있습니다.
마르티는 보안 개인 키로 웹사이트와 FAQ를 만들 것을 제안하고, 사토시는 웹사이트 콘텐츠와 서버 스크립팅에 대한 도움을 요청합니다.
이 서신은 블록, 거래, 확장성, 작업 증명, 스팸, 기능 개선, 웹사이트 개선, 비트코인 거래소 서비스 설정, 소프트웨어 업그레이드와 같은 문제를 자세히 다룹니다.
이 토론에서는 비트코인의 창시자 사토시 나카모토의 미스터리한 정체에 대해 다루며, 사토시의 동기와 정부와의 연관성, 사토시의 정체가 밝혀졌을 때의 결과에 대한 추측을 다룹니다.
익명성, 모네로와 같은 암호화폐의 프라이버시 기능, 중앙은행 디지털 화폐, 암호화폐 채굴, 중요한 상황에서의 보안, 저자 확인을 위한 언어 분석 등 다양한 주제를 다룹니다.
정직성, 운영 보안(옵섹)의 중요성, 비트코인과 같은 획기적인 프로젝트를 만들고 관리하는 것과 관련된 위험에 대해 강조합니다.
Gemma.cpp는 연구 및 실험에 이상적인 Google의 Gemma 기초 모델용 경량 추론 엔진으로, Kaggle에서 액세스할 수 있습니다.
사용자는 Kaggle에서 다양한 Gemma 모델에 대한 모델 가중치 및 토큰화 도구에 액세스할 수 있습니다.
엣지 디바이스에 모델을 배포할 때는 JAX, Keras, PyTorch, Transformers와 같은 Python 프레임워크를 활용하는 것이 좋으며, 개발 브랜치에서 지속적인 개발을 통해 커뮤니티 기여를 권장합니다.
Gemma.cpp는 Google에서 Gemma 모델용으로 개발한 C++ 추론 엔진으로, 이식성과 손쉬운 수정에 중점을 두고 CPU SIMD 성능과 향후 GPU 지원에 중점을 두고 있습니다.
반복 페널티, 편향성, 모델 크기 등에 대한 비판은 투명성, 신뢰, OpenAI와의 경쟁에 대한 우려를 불러일으키는 동시에 구글의 조직적 과제와 인재 유지에 대한 문제를 부각시켰습니다.
AI 커뮤니티 내에서는 성능, 호환성, 모델 패키징 형식, 기능, Gemma 모델의 크기 제한과 같은 개발 측면에 대한 논의가 이루어지고 있습니다.
검색포머는 기존 방식보다 적은 검색 단계로 복잡한 계획 작업을 처리할 수 있도록 설계된 트랜스포머 모델입니다.
미로 탐색과 소코반 퍼즐에서 기본 성능을 뛰어넘어 더 광범위한 의사 결정 작업을 처리할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
검색 역학을 예측하기 위해 트랜스포머를 훈련하면 모델 크기와 훈련 데이터를 줄이면서 성능을 향상시킬 수 있다는 것이 입증되었습니다.
로봇 모션 계획에 트랜스포머가 활용되고 있으며, 고차원적이고 연속적인 문제를 해결할 때 이전 기술보다 더 빠르게 최적의 경로를 생성할 수 있는 잠재력을 보여주고 있습니다.
토론은 대체 알고리즘, 기술, 트랜스포머의 단점 등을 포괄하며, 기존 알고리즘을 개선하는 데 있어 AI의 역할과 트랜스포머와 A*와 같은 기존 방법 간의 효율성 대비를 강조합니다.
토론에는 AI의 모델 명명법, 트랜스포머 모델과 A*와 같은 기존 전략 간의 효율성 비교, 경로 계획 과제에서 Bellman-Ford 및 MCTS와 같은 탐색적 의사 결정 알고리즘에 대한 검토가 포함됩니다.
Meta는 LLM 기술을 활용하여 검증된 보장으로 코드 개선 사항을 생성하여 개발자의 생산성을 향상시키는 새로운 테스트 생성기인 TestGen-LLM을 출시하여 기존 테스트의 개선에 중점을 두고 있습니다.
TestGen-LLM은 생성된 테스트가 실행 가능하고 실행 가능하며 안정적이며 테스트 커버리지를 향상시켜 개발자들 사이에서 높은 수용률을 보이고 Meta의 워크플로에 원활하게 통합됩니다.
이 도구는 소프트웨어 개발에서 틈새 LLM 애플리케이션의 중요성을 강조하며 예상치 못한 시나리오에 대처하는 것의 중요성을 강조하고 소프트웨어 테스트 및 개발 효율성을 최적화하는 데 있어 LLM 통합 및 프로세싱의 중추적인 역할을 강조합니다.
엔지니어들은 테스트 코드 또는 구현을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 것에 대해 장단점에 대한 의견이 엇갈리는 가운데 토론을 벌이고 있습니다.
어떤 이들은 AI가 생성한 테스트가 유익하고 효율적이라고 보는 반면, 다른 이들은 테스트 프로세스에 사람이 직접 참여하는 것이 중요하다고 강조합니다.
우려되는 사항으로는 LLM이 생성하는 테스트의 품질과 양, 그리고 향후 소프트웨어 개발 관행에 대한 AI의 잠재적 영향이 있습니다.
전 기즈모도 작가 톰 맥케이는 퇴사 후 Slack에서 'Slackbot'으로 이름을 바꾸고 몇 달 동안 눈에 띄지 않게 섞여 지냈습니다.
그는 프로필 사진과 이름을 슬랙봇 아이콘과 비슷하게 변경하여 봇과 같은 메시지로 동료들을 속였습니다.
일부 회사에는 이러한 행위에 대한 안전장치가 있지만 기즈모도의 경영진은 중복 계정을 식별하지 못했습니다.
이 토론에서는 Slack과 Google Office 간의 계정 관리 통합 문제를 다루며 여러 플랫폼에서 사용자 이름 및 프로필 관리의 어려움을 강조합니다.
공유된 팁에는 유니코드 문자와 서비스 계정을 사용하여 보안을 강화하고 이러한 플랫폼에서 사칭을 방지하는 방법이 포함되어 있습니다.
보안을 강화하고 무단 액세스를 방지하여 기업용 채팅 도구의 한계를 해결하기 위해 싱글 사인온(SSO) 및 도메인 간 신원 관리 시스템(SCIM)을 구현하는 것이 권장됩니다.
이 논문에서는 추가 레이어 없이 노멀, 깊이, 알베도, 셰이딩과 같은 고유한 씬 특징을 추출하여 VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2, 스테이블 디퓨전과 같은 제너레이티브 모델의 숨겨진 잠재력을 드러내는 기술인 I-LoRA(INTRINSIC LoRA)에 대해 소개합니다.
모델에 구애받지 않는 이 방법은 기존의 특정 감독 방법론을 능가하는 최고 수준의 씬 내재적 맵을 생성합니다.
I-LoRA는 내재적 씬 속성을 추출하는 기능을 선보이며 다양한 생성 모델에서 생성된 콘텐츠의 품질을 향상시킵니다.
이 토론에서는 소라와 같은 제너레이티브 모델, '보잭 호스맨'의 밝은 테마에서 어두운 테마로의 전환, 3D 장면 렌더링과 AI의 이해 및 일반화 능력을 포함한 AI 모델의 복잡성에 대해 다룹니다.
I-LoRA, 장면 속성 추출, 모델 특징의 중요성, 디코딩 레이어 없이 직접 이미지를 생성하는 신경망에 대한 참조가 포함되어 있습니다.
도요타와 Adobe가 자금을 지원하는 컴퓨터 비전 연구 프로젝트에 대한 언급과 함께 잠재적으로 인간의 지능을 능가하는 인공지능에 대한 추측이 이어졌습니다.
독일 정부는 성인 개인 소비를 위해 대마초를 합법화하는 법을 제안하여 최대 25그램의 대마초를 소지하고 개인 용도로 최대 3그루까지 재배할 수 있도록 허용했습니다.
이 법안은 책임감 있는 사용을 장려하고, 건강 보호를 개선하며, 불법 대마초 시장을 줄이고, 개인 재배 및 유통에 대한 엄격한 규제를 통해 청소년 보호를 강화하는 것을 목표로 합니다.
학교와 청소년 시설 근처에서 대마초 소비는 반경 200미터 이내에서 금지되며 광고나 후원도 허용되지 않지만, 의료용 대마초는 처방전을 통해서만 구매할 수 있습니다.
이 토론에서는 독일의 대마초 합법화에 초점을 맞추고 벨기에의 엄격한 법률과 비교하면서 유럽 국가 전반의 마약 합법화, 소비 및 범죄 활동에 대해 살펴봅니다.
마약 중독, 시장 규제의 영향, 불법 경로를 통한 마약의 가용성, 대마초 중독에 대한 개인적인 경험 등의 문제를 심층적으로 다룹니다.
이 토론에서는 대마초 합법화가 범죄 행위, 기업가 정신, 사회적 영향, 부의 불평등, 국가 간 마약법 차이에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해서도 중점적으로 다룹니다.
Google의 AI 모델인 Gemini Pro 1.5는 전체 소설과 코드베이스를 처리할 수 있는 더 큰 컨텍스트 창으로 GPT-4와 같은 다른 모델과 차별화되며, 향상된 성능과 사용 편의성을 자랑합니다.
이 AI 모델은 코드 통합 기능, 개발자 생산성 향상, 멘탈 코파일럿으로서의 트랜스포머 모델로의 전환으로 인해 게임 체인저로 간주됩니다.
이 글에서는 모델 결과물 검증의 중요성, 성능 향상을 위한 개인 데이터 활용, 좋은 질문과 비판적 사고 능력을 통해 대규모 언어 모델을 효과적으로 활용하는 데 따르는 어려움과 이점에 대해 강조합니다.
이 토론에서는 개인 정보 보호, 사회적 영향 및 잠재적 오용 가능성에 대해 다루면서 Gemini Pro 1.5와 같은 고급 AI 모델의 사용을 살펴봅니다.
사회적 상호작용에 미치는 영향, 산업 전반의 AI 애플리케이션, AI 챗봇의 신뢰성 및 한계, 언어 모델링 알고리즘에 따라 달라지는 결과 등에 대한 논의가 이루어지고 있습니다.
편향성 및 성능 제약과 같은 Google의 AI 시스템에 대한 우려는 의사 결정 과정에 대한 AI 기술의 무결성, 효율성 및 사회적 영향에 대한 문제를 제기합니다.
알버트 구와 트라이 다오가 만든 새로운 언어 모델인 맘바는 순차 상태 모델 설계로 4차 주의 문제를 해결하여 확장성과 효율성 면에서 트랜스포머를 능가합니다.
연속 파라미터를 이산화하여 긴 쿼리를 더 빠르게 처리하고, 반복 신경망과 컨볼루션 신경망의 기능을 병합하여 학습 및 추론 속도를 높일 수 있는 Mamba.
ICLR 발표에는 채택되지 못했지만, 저자들은 GPU 처리 효율을 개선하기 위해 플래시어텐션과 같은 병렬 알고리즘을 소개하며 언어 모델링 성능을 발전시킬 수 있는 Mamba의 잠재력을 보여주었습니다.
AI의 모델 확장에 초점을 맞추고 있으며, 특히 트랜스포머의 잠재적 이점과 효과를 면밀히 검토 중인 Mamba 모델을 개선할 수 있는 방안으로 논의하고 있습니다.
대규모 모델 학습, 데이터 품질 보장, 딥러닝의 다양한 모델 아키텍처의 복잡한 특성과 씨름하는 것 등이 과제입니다.
보다 광범위한 교육 세션을 위해 맞춤형 융합 커널의 필요성과 함께 Mamba를 MoE와 같은 다른 모델과 결합하는 것에 대한 논의가 이루어지고 있습니다.
헝가리의 에외뵈스 로란트 대학교(Eötvös Loránd University)의 연구에 따르면 지능이 높은 일부 개, 특히 보더콜리의 경우 별도의 훈련 없이도 100개 이상의 장난감 이름을 외울 수 있다고 합니다.
'천재 개 챌린지' 연구는 다양한 품종과 국가의 개들이 뛰어난 단어 학습 능력을 가지고 있다는 점을 주목하여 연구자들이 이러한 능력의 요인을 조사하고 이를 어린이의 학습 과정과 비교하도록 유도합니다.
연구자들은 이 개들의 언어 능력을 이해하고 인간 아이들과 어떻게 다른지 더 깊이 파고드는 것을 목표로 합니다.
특히 호주 셰퍼드와 보더 콜리와 같은 품종의 개는 장난감 이름을 배우고 사람의 언어를 이해하는 등 놀라운 지능과 의사소통 능력을 보여줍니다.
개가 버튼을 사용해 의사소통할 수 있는 가능성을 탐구하며 동물의 지능과 의사소통 능력에 대한 의문을 제기합니다.
반려견의 인지 능력을 키우고 개선하는 데 있어 훈련, 관리 및 사육 관행의 중요성에 중점을 둡니다.
이 요약에는 커스터머 뱅크, 웨스턴 얼라이언스 뱅크, 탭 뱅크 등의 은행을 포함해 연이율 5.32%~5.15%의 최고 고금리 저축 계좌가 포함되어 있습니다.
highinterest.io의 토론에서는 FDIC 보험 고수익 저축 계좌(HYSA)의 안전성과 머니마켓펀드, 국고채, 피델리티의 VUSXX 펀드 또는 SPAXX와 같은 특정 투자에 관련된 위험을 비교하고 있습니다.
재정 최적화, 비상 자금 구축, 수익 극대화를 위해 세금 혜택과 지급 능력 고려 사항을 강조하면서 위험을 최소화하는 동시에 수익을 극대화할 수 있는 양도성 예금증서, 저축 채권, ETF 등 다양한 투자 옵션을 살펴봅니다.
다각화된 투자 포트폴리오를 유지하고, FDIC 보험 및 유동성과 같은 요소를 평가하여 재무 성장과 안정성을 위한 정보에 입각한 결정을 내릴 것을 권장합니다.
이메일 주소와 휴대폰 번호 제공 등 무료 연간 신용 보고서를 받기 위한 Equifax의 새로운 요구 사항에 직면하게 됩니다.
전화로 보고서를 받으려고 할 때 시스템이 입력을 인식하지 못해 어려움이 발생했습니다.
연간크레딧리포트닷컴에 불만 사항이 제출되었지만 아직 답변을 기다리는 중입니다.
이 토론에서는 과도한 개인 데이터 수집, 보안 결함, 책임감 부족 등 Equifax와 신용 조사 기관의 비윤리적인 관행에 대해 집중적으로 논의합니다.
데이터 유출과 신원 도용에 대한 우려가 커지는 가운데 새로운 신용 평가 시스템을 모색하고, 정부 감독을 강화하며, 개인정보 보호 장치를 강화하는 것이 권장 사항입니다.
위험을 완화하기 위해 사용자는 신용을 동결하고, 규제 기관에 문제를 신고하고, 개인 데이터를 보호하여 사기 및 개인정보 침해를 방지할 것을 권장합니다.