Diskusjonen tar for seg sikkerhetssårbarheter i leveringstjenester som FedEx og utfordringer med passordpolicyer som følger NIST-retningslinjene.
Deltakerne forteller om personlige erfaringer med bedrifter og avslører ineffektivitet, sikkerhetsrisikoer og frustrasjon over tekniske problemer i den digitale tidsalderen.
Det legges vekt på å forbedre sikkerhetsrutiner, kommunikasjonsmetoder og passordhåndtering i ulike bransjer.
Artikkelen utforsker oppbyggingen av en signifikant språkmodell i SQL, tar for seg skeptikere som ChatGPT og går nærmere inn på tokenisering, vektorinnbygging, oppmerksomhetsmekanismer og backpropagation for en Generative Pre-trained Transformer-modell (GPT).
Det legges vekt på å bruke PostgreSQL til tokenisering for effektiv tekstkoding for å forbedre ytelsen til nevrale nettverk, inkludert kodebiter og eksempler.
Positive tilbakemeldinger fra leserne er notert, med en invitasjon til å finne flere SQL-prosjekter på GitHub for videre utforskning.
Innlegget utforsker implementeringen av GPT ved hjelp av 500 linjer SQL-kode, og brukerne applauderer demonstrasjonen og deltar i diskusjoner om opplæring, inferens og integrering av nevrale nettverk i regneark.
Brukerne er begeistret for artikkelens innhold og presentasjon, og det finnes lenker til andre ressurser for å lære mer om GPT og LLM, noe som bidrar til en dypere forståelse av temaene som tas opp.
OK-Robot er et åpent og modulært rammeverk som er utviklet for robotnavigering og -manipulering i hjemmemiljøer, slik at brukerne kan installere det på en robot, skanne området og enkelt styre objektbevegelser.
Selv om den ikke er feilfri, utnytter den moderne maskinlæringsmodeller og oppfordrer lokalsamfunnet til å engasjere seg i forbedringer, noe som viser at den er opptatt av kontinuerlig forbedring.
Rammeverkets kode er åpen kildekode, støttet av en Discord-server for hjelp og dialog med fellesskapet, og har blitt testet i ulike hjemmemiljøer, noe som gjør at tilbakemeldinger og bidrag er velkomne.
OK-Robot er et åpent, modulært rammeverk for hjemmeroboter som utnytter maskinlæringsmodeller for navigering og manipulering i hjemmet, med fokus på å hjelpe funksjonshemmede, eldre og andre som trenger det.
Diskusjonene dreier seg om utfordringer knyttet til robotdesign for uoversiktlige miljøer og tilgjengelighet for personer med nedsatt funksjonsevne, samt potensialet for robotteknologi i husholdningen og automatiseringens innvirkning på økonomien og arbeidsstyrken.
Deltakerne utforsker kostnadsaspektene ved å bygge roboter, legger vekt på presise bevegelser i robotteknologi og diskuterer robotenes rolle i ulike bransjer og nødvendigheten av universell grunninntekt på grunn av automatisering.
E-postutvekslinger mellom Martti Malmi (Sirius) og Satoshi Nakamoto fra 2009-2011 belyser utviklingen av Bitcoin og tar opp emner som utvikling av nettsteder, skripting på serversiden og drift av noder.
Martti foreslår å opprette en nettside og en FAQ med sikrede private nøkler, mens Satoshi ønsker hjelp med innholdet på nettsiden og serverskripting.
Korrespondansen tar for seg emner som blokker, transaksjoner, skalerbarhet, proof of work, spam, funksjonsforbedringer, forbedringer av nettstedet, oppsett av Bitcoin-utvekslingstjenester og programvareoppgraderinger.
Diskusjonen tar for seg den mystiske identiteten til Satoshi Nakamoto, hjernen bak Bitcoin, og berører spekulasjoner om motiver, myndighetskontakter og konsekvensene av å avsløre Satoshis identitet.
Ulike temaer inkluderer anonymitet, personvernfunksjoner i kryptovalutaer som Monero, digitale sentralbankvalutaer, utvinning av kryptovalutaer, opsec i kritiske situasjoner og språklig analyse for verifisering av forfatterskap.
Den legger vekt på betydningen av ærlighet, operasjonell sikkerhet (opsec) og risikoen forbundet med å skape og administrere et banebrytende prosjekt som Bitcoin.
Gemma.cpp er en lett inferensmotor for Gemma foundation-modeller fra Google, tilgjengelig på Kaggle, ideell for forskning og eksperimentering.
Brukere kan få tilgang til modellvekter og tokenizer for ulike Gemma-modeller på Kaggle.
Det anbefales å bruke Python-rammeverk som JAX, Keras, PyTorch og Transformers for å distribuere modeller på edge-enheter, og det oppfordres til å bidra med kontinuerlig utvikling på dev-grenen.
Gemma.cpp er en C++-inferensmotor utviklet av Google for Gemma-modeller, med vekt på portabilitet og enkel modifisering, med fokus på CPU SIMD-ytelse og fremtidig GPU-støtte.
Kritikken dreier seg om repetisjonsstraff, skjevhet og modellstørrelse, noe som vekker bekymring for åpenhet, tillit og konkurranse med OpenAI, samtidig som Googles organisatoriske utfordringer og evne til å holde på talenter blir belyst.
Debatten i AI-miljøet omfatter ytelse, kompatibilitet og utviklingsaspekter som modellpakkeformater, muligheter og størrelsesbegrensninger for Gemma-modeller.
Searchformer er en Transformer-modell som er utviklet for å løse kompliserte planleggingsoppgaver med færre søketrinn enn konvensjonelle metoder.
Den overgår referanseytelsen i labyrintnavigasjon og Sokoban-puslespill, noe som indikerer at den har potensial til å håndtere mer omfattende beslutningsoppgaver.
Opplæring av Transformers til å forutse søkedynamikken viser seg å være gunstig, og forbedrer ytelsen med reduserte modellstørrelser og opplæringsdata.
Transformatorer utforskes i forbindelse med planlegging av robotbevegelser, og har vist seg å ha potensial til å generere optimale baner raskere enn tidligere teknikker for å håndtere høydimensjonale og kontinuerlige problemer.
Debatten omfatter alternative algoritmer, teknologier og ulemper ved transformatorer, med vekt på AIs rolle i å forbedre klassiske algoritmer og effektivitetsforskjellen mellom transformatorer og konvensjonelle metoder som A*.
Diskusjonene omfatter modellnomenklatur i AI, effektivitetssammenligninger mellom transformatormodeller og tradisjonelle strategier som A*, og undersøkelse av utforskende beslutningsalgoritmer som Bellman-Ford og MCTS i forbindelse med baneplanlegging.
Meta har lansert TestGen-LLM, en ny testgenerator som utnytter LLM-teknologi for å øke utviklernes produktivitet ved å generere kodeforbedringer med verifiserte garantier, med vekt på å forbedre eksisterende tester.
TestGen-LLM sørger for at de genererte testene er levedyktige, kjørbare, stabile og øker testdekningen, noe som gir høy aksept blant utviklerne og sømløs integrering i Metas arbeidsflyt.
Verktøyet understreker betydningen av nisjeapplikasjoner for LLM i programvareutvikling, og understreker viktigheten av å kunne håndtere uforutsette scenarier og den sentrale rollen LLM-integrering og -behandling spiller for å optimalisere programvaretesting og utviklingseffektivitet.
Ingeniører diskuterer bruken av store språkmodeller (Large Language Models, LLM) for å lage testkode eller implementering, og det er delte meninger om fordeler og ulemper.
Noen ser på AI-genererte tester som fordelaktige og effektive, mens andre understreker viktigheten av menneskelig involvering i testprosessene.
Blant bekymringene er kvaliteten og kvantiteten på testene som produseres av LLM-er, og den potensielle innvirkningen av kunstig intelligens på fremtidig programvareutvikling.
Diskusjonen tar for seg problemer med integrering av kontoadministrasjon mellom Slack og Google Office, med vekt på utfordringer knyttet til brukernavn og profiladministrasjon på tvers av plattformene.
Blant tipsene som deles, er bruk av Unicode-tegn og tjenestekontoer for å øke sikkerheten og motvirke etterligning på disse plattformene.
Det gis anbefalinger for implementering av Single Sign-On (SSO) og System for Cross-domain Identity Management (SCIM) for å øke sikkerheten og forhindre uautorisert tilgang, og for å avhjelpe begrensningene i bedriftens chat-verktøy.
Artikkelen presenterer INTRINSIC LoRA (I-LoRA), en teknikk som avdekker skjulte potensialer i generative modeller som VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2 og Stable Diffusion ved å trekke ut iboende sceneegenskaper som normaler, dybde, albedo og skyggelegging uten ekstra lag.
Denne modellagnostiske metoden genererer førsteklasses kart over scenens egenart og overgår visse etablerte overvåkede metoder.
I-LoRA viser evnen til å trekke ut iboende sceneegenskaper, noe som øker kvaliteten på generert innhold fra ulike generative modeller.
Diskusjonen dekker generative modeller som Sora, transformasjonen av "Bojack Horseman" fra lyse til mørke temaer, og kompleksiteten i AI-modeller, inkludert gjengivelse av 3D-scener og AIs forståelse og generaliseringsevne.
Det henvises til I-LoRA, utvinning av sceneegenskaper, betydningen av modellegenskaper og nevrale nettverk som produserer bilder direkte uten dekodingslag.
Omtale av et forskningsprosjekt om datasyn finansiert av Toyota og Adobe, samt spekulasjoner om at kunstig intelligens potensielt kan overgå menneskelig intelligens.
Den tyske regjeringen har fremmet et lovforslag om å legalisere cannabis til privat bruk for voksne, som tillater besittelse av inntil 25 gram og dyrking av inntil tre planter til eget bruk.
Lovgivningen har som mål å oppmuntre til ansvarlig bruk, forbedre helsebeskyttelsen, redusere det illegale cannabismarkedet og øke beskyttelsen av ungdom gjennom strenge regler for privat dyrking og distribusjon.
Cannabisbruk i nærheten av skoler og ungdomsklubber vil bli forbudt innenfor en radius på 200 meter, og det vil ikke være tillatt med reklame eller sponsing, mens medisinsk cannabis fortsatt kun vil være tilgjengelig på resept.
Diskusjonen utforsker legalisering av narkotika, forbruk og kriminelle aktiviteter i europeiske land, med fokus på legalisering av cannabis i Tyskland og en sammenligning med Belgias strenge lover.
Den tar for seg utfordringer som narkotikamisbruk, markedsreguleringens innvirkning, tilgjengelighet av narkotika gjennom illegale kanaler og personlige erfaringer med cannabisavhengighet.
Debatten belyser også hvordan legalisering av cannabis kan påvirke kriminell aktivitet, entreprenørskap, samfunnsmessige konsekvenser, ulikhet i velstand og variasjoner i narkotikalovgivningen i ulike land.
Gemini Pro 1.5, en AI-modell fra Google, skiller seg ut fra andre modeller som GPT-4 med et større kontekstvindu som gjør det mulig å håndtere hele romaner og kodebaser, og viser forbedret ytelse og brukervennlighet.
Denne AI-modellen anses som en "game-changer" på grunn av dens evne til kodeintegrasjon, noe som øker utviklernes produktivitet og beveger seg mot transformatormodeller som mentale copiloter.
Artikkelen understreker viktigheten av å verifisere modellens resultater, utnytte personlige data for å forbedre ytelsen, og utfordringene og fordelene ved å bruke store språkmodeller effektivt ved å stille gode spørsmål og tenke kritisk.
Diskusjonen utforsker bruken av avanserte AI-modeller som Gemini Pro 1.5, og berører personvern, samfunnsmessige konsekvenser og potensielt misbruk.
Det diskuteres blant annet hvordan AI påvirker sosiale interaksjoner, AI-anvendelser på tvers av bransjer, påliteligheten og begrensningene til AI-chatbots, og konsekvensene av å være avhengig av språkmodelleringsalgoritmer.
Bekymringer knyttet til Googles AI-systemer, som skjevhet og ytelsesbegrensninger, reiser spørsmål om AI-teknologiens integritet, effektivitet og samfunnsmessige effekter på beslutningsprosesser.
Mamba, en ny språkmodell utviklet av Albert Gu og Tri Dao, overgår Transformers i skalerbarhet og effektivitet ved å løse problemet med kvadratisk oppmerksomhet med en sekvensiell tilstandsmodell.
Ved å diskretisere kontinuerlige parametere gjør Mamba det mulig å håndtere lange spørringer raskere og slå sammen funksjoner fra tilbakevendende og konvolusjonelle nevrale nettverk for å øke hastigheten på trening og inferens.
Til tross for at de ikke ble akseptert for ICLR-presentasjon, introduserte forfatterne parallelle algoritmer som FlashAttention for å forbedre GPU-prosesseringseffektiviteten, noe som viser Mambas potensial for å forbedre ytelsen til språkmodellering.
Fokuset ligger på skaleringsmodeller innen kunstig intelligens, spesielt Mamba-modellen som en mulig forbedring av Transformers, med potensielle fordeler og effektivitet under lupen.
Utfordringene består blant annet i å lære opp store modeller, sikre datakvaliteten og håndtere de mange ulike modellarkitekturene i dyp læring.
Det diskuteres hvordan Mamba kan kombineres med andre modeller, som MoE, og behovet for tilpassede sammensmeltede kjerner for mer omfattende treningsøkter.
Enkelte svært intelligente hunder, spesielt border collier, kan huske navnene på mer enn 100 leker uten målrettet trening, viser en studie fra Eötvös Loránd-universitetet i Ungarn.
Studien "Genius Dog Challenge" setter søkelyset på hunder fra ulike raser og land med eksepsjonelle ordlæringsevner, noe som har fått forskere til å undersøke faktorene bak denne evnen og sammenligne den med barns læringsprosesser.
Forskerne har som mål å få en dypere forståelse av hundenes språklige evner og hvordan de skiller seg fra menneskebarns.
Hunder, spesielt raser som Australian Shepherds og Border Collies, har bemerkelsesverdige intelligens- og kommunikasjonsevner, som for eksempel å lære seg navn på leker og forstå menneskespråk.
Potensialet for at hunder kan kommunisere ved hjelp av knapper utforskes, noe som reiser spørsmål om dyrs intelligens og kommunikasjonsevne.
Det legges vekt på betydningen av trening, stell og avl for å fremme og forbedre hundens kognitive evner.
Sammendraget inneholder de beste sparekontoene med høy rente med APY fra 5.32% til 5.15%, inkludert banker som Customers Bank, Western Alliance Bank og TAB Bank.
Debatten på highinterest.io sammenligner sikkerheten til FDIC-forsikrede høyrentekontoer (HYSA) med risikoen forbundet med pengemarkedsfond, statskasseveksler og spesifikke investeringer som VUSXX-fondet eller SPAXX hos Fidelity.
Vi ser på ulike investeringsalternativer som statsobligasjoner, spareobligasjoner og ETF-er for å optimalisere økonomien, bygge opp nødfond og maksimere avkastningen samtidig som risikoen minimeres, med vekt på skattefordeler og solvenshensyn.
Vi anbefaler blant annet å opprettholde en diversifisert investeringsportefølje og vurdere faktorer som FDIC-forsikring og likviditet for å kunne ta informerte beslutninger om finansiell vekst og stabilitet.
Diskusjonen dreier seg om Equifax og kredittbyråenes uetiske praksis, som innsamling av for mye personopplysninger, sikkerhetsbrister og manglende ansvarlighet.
Anbefalingene omfatter blant annet å utforske nye kredittvurderingssystemer, styrke myndighetenes tilsyn og styrke personvernet i en tid med økende bekymring for datainnbrudd og identitetstyveri.
For å redusere risikoen oppfordres brukerne til å fryse kreditten sin, rapportere problemer til tilsynsmyndighetene og beskytte personopplysninger for å hindre svindel og personvernkrenkelser.