EU-kommisjonens forslag om "Chat Control" har som mål å implementere masseovervåking, noe som potensielt kan kompromittere borgernes personvern og datasikkerhet.
Om det blir vedtatt, vil det kreve at tjenesteleverandører skanner meldinger for materiale om seksuelt misbruk av barn (CSAM), men kritikere hevder at det er ineffektivt mot kriminelle og skadelig for demokratiet.
Threema, en sikker kommunikasjonstjeneste, motsetter seg forslaget og kan forlate EU for å unngå overholdelse, og fremhever den potensielle misbruken og motstanden fra personvernforkjempere.
Å implementere et globalt system for å regulere internettpersonvern vil møte betydelig motstand fra personvernforkjempere og teknologiselskaper.
Å håndheve et slikt system globalt er nesten umulig på grunn av varierende nivåer av forpliktelse til personvern og internettfrihet i forskjellige land.
EU-kommisjonens utkast til Chat Control-forordningen har som mål å bekjempe seksuell vold mot barn, men vekker betydelige bekymringer om grunnleggende rettigheter.
Viktige problemer som fremheves inkluderer personvernbrudd, avskrekkende effekter på ytringsfrihet, feilutsatte filtreringsforpliktelser, blokkering av nettsteder og obligatorisk aldersverifisering.
Den GFF hevder at disse tiltakene bryter med EUs pakt om grunnleggende rettigheter og ber om en revurdering av utkastet til forskrift.
Europaparlamentet debatterer en "Chat Control"-lovgivning som kan krenke grunnleggende rettigheter, og krever at brukere må velge å sende bilder og videoer.
Kritikere hevder at forslaget strider mot EUs GDPR-prinsipper og kan føre til tvunget samtykke, noe som vekker bekymring for personvern og myndighetsovergrep.
Lovgivningen kan snart bli vedtatt av Det europeiske råd, noe som vekker frykt for masseovervåking og stiller spørsmål ved EUs forpliktelse til å beskytte individuelle rettigheter.
EU-rådet skal stemme over Chat Control, som innebærer masseundersøkelser av private kommunikasjoner, den 20. juni 2024.
Timingen av avstemningen, kort tid etter valget til Europaparlamentet, blir sett på som et forsøk på å unngå offentlig granskning.
Sivilsamfunnet oppfordres til å handle umiddelbart ved å kontakte sine regjeringer, øke bevisstheten på nettet og organisere protester, da det nåværende utkastet anses som uakseptabelt.
EU er klar til å godkjenne "Chat Control", en regulering som krever skanning av alle direkte meldinger på plattformer som Reddit, Twitter, Discord og Steam for CSAM (materiale om seksuelt misbruk av barn).
Kritikere hevder at tiltaket er uten sidestykke og sannsynligvis ineffektivt, ettersom lovbrytere kan migrere til private tjenester, og det reiser betydelige personvern- og overtrampbekymringer.
Signal Foundation har kunngjort at de vil forlate EU hvis reguleringen blir håndhevet, og fremhever den omstridte naturen til forslaget.
htmx 2.0.0 har blitt utgitt, avslutter støtte for Internet Explorer og strammer inn noen standardinnstillinger uten å endre kjernefunksjonaliteten eller API-en.
Store endringer inkluderer å flytte utvidelser til et nytt arkiv, fjerne foreldede attributter og endre håndtering av HTTP DELETE-forespørsler.
Utgivelsen vil ikke bli merket som den nyeste i NPM før 1. januar 2025, for å unngå å tvinge oppgraderinger; versjon 1.x vil forbli den nyeste til da.
htmx 2.0.0 har blitt utgitt, med oppryddinger og fjerning av støtte for Internet Explorer (IE), i stedet for store nye funksjoner.
Utviklere roser htmx for å forenkle webutvikling, med en bruker som erstattet 500 linjer med JavaScript (JS) med noen få htmx-attributter, noe som økte effektiviteten og gleden.
Utgivelsen har utløst diskusjoner om potensielle forbedringer og sammenligninger med andre verktøy, og fremhever htmx sin rolle i å redusere avhengigheten av komplekse JS-rammeverk.
Scarecrow er et cybersikkerhetsverktøy som for øyeblikket er i sin alfa-fase, designet for å kjøre i bakgrunnen på datamaskinen din for å avskrekke virus og skadelig programvare.
Den er tilgjengelig for nedlasting på Windows 10 og 11.
Cyber Scarecrow er et verktøy som lager falske prosesser og registeroppføringer for å lure skadelig programvare til å tro at det er under analyse, og dermed stoppe det fra å kjøre.
Brukere har uttrykt bekymring for verktøyets åpenhet, inkludert fraværet av en "om oss"-side, en GitHub-lenke og et kode signeringssertifikat.
Forfatteren har erkjent disse problemene, og viser til de høye kostnadene for sertifikater, og det er forslag om å gjøre verktøyet åpen kildekode for å bygge tillit og validere dets effektivitet gjennom testing i virkelige situasjoner.
Fandom, en populær wiki-nettside, blir kritisert for påtrengende annonser, inkludert videoer som spilles av automatisk og stadige avbrytelser, og prioriterer profitt over brukeropplevelse.
I 2023 erstattet Fandom kontroversielt brukergenerert innhold med McDonald's Grimace Shake-annonser, noe som førte til en masseflukt av wikier til uavhengige domener som Runescape, Minecraft og Hollow Knight.
Brukere oppfordres til å støtte uavhengige wikier ved å bruke verktøy som Indie Wiki Buddy, bruke annonseblokkere og flytte wikiene sine fra Fandom.
Samfunn migrerer sine wikier fra Fandom til selvhostede eller alternative plattformer på grunn av påtrengende annonser og utdatert innhold.
Merkbare eksempler inkluderer Runescape- og Minecraft-wikiene, som har lykkes med å gå bort fra Fandom.
Verktøy som Indie Wiki Buddy og LibRedirect hjelper brukere med å unngå Fandom ved å omdirigere dem til mer brukervennlige kilder, og understreker de negative effektene av risikokapital på brukerdrevne innholdsplattformer.
Ryans arbeid med å oppnå 50 % på Arc-AGI offentlig evalueringssett med GPT-4o anses som nyskapende og interessant innen forskningsfeltet "LLM-reasoning".
Tilnærmingen innebærer å generere rundt 8 000 Python-programmer for å implementere transformasjoner, velge det riktige, og anvende det på testinnganger, som viser en hybrid av dyp læring (DL) og programsyntese.
Selv om resultatet er lovende, er det basert på det offentlige evalueringssettet, og lignende resultater på det private settet har ennå ikke blitt bekreftet, noe som indikerer behovet for ytterligere granskning og verifisering.
DeepComputing har introdusert et nytt RISC-V hovedkort for Framework Laptop 13, med en JH7110-prosessor fra StarFive med fire U74 RISC-V kjerner fra SiFive.
Denne utviklingen forbedrer Framework-økosystemet ved å la brukere velge forskjellige prosessorarkitekturer, noe som fremmer fleksibilitet og personalisering.
Mainboardet, rettet mot utviklere og hobbyister, vil bli demonstrert på RISC-V Summit Europe og støttes av samarbeid med Canonical og Red Hat for robust Linux-kompatibilitet.
DeepComputing har lansert et nytt RISC-V-hovedkort for Framework-bærbare datamaskiner, med JH7110-prosessor og microSD-lagring, som ligner på en RISC-V Single Board Computer (SBC) i en Framework-formfaktor.
Moderkortet retter seg mot utviklere og hobbyister, og tilbyr modularitet og muligheten til å bytte mellom x86- og RISC-V-kort, selv om det medfører en merkbar ytelsesnedgang sammenlignet med x86.
Dette samarbeidet mellom Framework og DeepComputing blir sett på som et trekk for å diversifisere og utvide Frameworks økosystem, og øke synligheten for RISC-V-teknologi.
Sam Altman, tidligere president og administrerende direktør i Y Combinator, hevder å være styreleder i SPAC (Special Purpose Acquisition Company) innleveringer.
Y Combinator benekter Altman's bewering en stelt dat hij nooit in het bestuur zat, ondanks zijn belangrijke rol in het bedrijf.
Sam Altman, tidligere administrerende direktør og president i Y Combinator (YC), har blitt feilaktig oppført som styreleder i YC i flere offisielle dokumenter, inkludert SEC-innleveringer og en SPAC-nettside.
Feilaktigheten har utløst debatt, med noen som hevder at det er en mindre skrivefeil, mens andre understreker de juridiske implikasjonene av unøyaktigheter i SEC-innleveringer.
Kritikere påpeker at slike feil, hvis de er bevisste, kan oppfattes som villedende og undergrave tillit, selv om det er komplisert å bevise hensikt og materiell skade.
Forskere fra Arizona State University antyder at mennesker begynte å raskt akkumulere teknologisk kunnskap gjennom sosial læring for rundt 600 000 år siden, noe som markerer opprinnelsen til kumulativ kultur.
Studien, publisert i Proceedings of the National Academy of Sciences, analyserte teknikker for fremstilling av steinverktøy over 3,3 millioner år, og bemerket en betydelig økning i kompleksitet for rundt 600 000 år siden.
Denne perioden, sannsynligvis i epoken Midtre Pleistocen, så også fremskritt som kontrollert bruk av ild og konstruksjon av trekonstruksjoner, noe som indikerer at kumulativ kultur går forut for divergensen mellom neandertalere og moderne mennesker.
Det begynte å samle teknologisk kunnskap for rundt 600 000 år siden, med flere Homo-arter som muligens delte og utvekslet teknologi.
Begrepet "menneske" kan referere til både moderne mennesker og hele slekten Homo, men "hominin" er mer presist; det finnes debatter om hvorvidt neandertalere og denisovanere regnes som mennesker.
Den raske akkumuleringen av kunnskap er knyttet til fremskritt innen kommunikasjon, potensielt inkludert tidlige former for språk, og fremhever språkets rolle i teknologioverføring.
Tokencost er et verktøybibliotek designet for å estimere kostnader knyttet til store språkmodeller (LLM-er) ved å telle tokens i forespørsler og fullføringer og anvende modellspecifikke priser.
Den tar for seg utfordringen med å spore kostnader på tvers av ulike modeller og prisskjemaer, og hjelper brukerne med å unngå uventede regninger ved å gi sanntids kostnadsestimater.
Utviklet av AgentOps, er Tokencost nå åpen kildekode, noe som gjør det mulig for utviklere å integrere det i prosjektene sine for bedre kostnadsstyring.
Tokencost er et verktøybibliotek designet for å estimere kostnader for over 400 store språkmodeller (LLM-er) ved å telle tokens i forespørsler og fullføringer og multiplisere med modellkostnader.
Utviklet av AgentOps og åpen-kildekode, hjelper det utviklere med å spore utgifter og unngå uventede regninger, ved å bruke en enkel kostnadsordbok og hjelpefunksjoner.
Brukere har foreslått forbedringer som å legge til støtte for Rust, normalisere kostnader og inkludere bilde- og funksjonskallkostnader, selv om det er bekymringer for nøyaktigheten for modeller uten offentlige tokenisatorer.
To kritiske feil ble rapportert i april 2024 i Sei Networks lag-1 blokkjede, noe som påvirket kjedens tilgjengelighet og integritet.
Sei Foundation tildelte $75,000 og $2,000,000 for de respektive feilrapportene, som ble identifisert og fikset før produksjonsutgivelsen, og sikret at ingen midler var i fare.
De proaktive tiltakene og raske responsen fra Sei Foundation forhindret potensiell fare for Sei-tokenets markedsverdi, og demonstrerte en sterk forpliktelse til brukerbeskyttelse.
Sei Network har utbetalt en bug bounty på 2 millioner dollar, noe som fremhever de betydelige økonomiske insentivene i kryptovalutasektoren for å identifisere sikkerhetssårbarheter.
Bug bounty ble behandlet gjennom Immunefi, en plattform som spesialiserer seg på kryptobug-bounties, som ofte ser utbetalinger som overstiger $1 million.
Dette utbetalingen understreker den kritiske viktigheten av sikkerhet i kryptobransjen, hvor kostnadene ved potensielle brudd kan være astronomiske sammenlignet med tradisjonell finans.
Google DeepMind går fra å være et forskningslaboratorium til en AI-produktfabrikk, noe som reiser debatter om utfordringene og potensielle fallgruver ved denne overgangen.
Kritikere antyder at det kan være mer effektivt å integrere erfarne produktteam fra Google med DeepMinds forskning enn å omdanne forskningsorganisasjonen til en produktfokusert enhet.
Bekymringer inkluderer virkningen på grunnleggende forskning og risikoen for å produsere forhastede, underutviklede produkter, selv om noen mener at dette skiftet kan føre til betydelige fremskritt innen AI-produkter.
Innlegget tar for seg utfordringen med å få strukturert output, som JSON, fra store språkmodeller (LLM-er), som vanligvis gir svar på naturlig språk.
Den gir en detaljert sammenligning av ulike rammeverk designet for å konvertere LLM-utganger til strukturerte formater, og evaluerer dem basert på kriterier som språkstøtte, JSON-håndtering, kontroll over forespørsler og støttede modellleverandører.
Rammene som sammenlignes inkluderer BAML, Instructor, TypeChat, Marvin, Outlines, Guidance, LMQL, JSONformer, Firebase Genkit, SGLang og lm-format-enforcer, hver med unike funksjoner og kapasiteter for håndtering av strukturert datauttrekk.
Artikkelen til BAML utforsker metoder for å oppnå strukturert output fra store språkmodeller (LLM-er), med vekt på BAMLs unike parsingtilnærming for å håndtere feilformet JSON.
BAML tilbyr både open-source og betalte funksjoner, med betalte alternativer som fokuserer på overvåking og forbedring av AI-pipelines.
Artikkelen sammenligner ulike rammeverk og diskuterer utfordringene og avveiningene ved å håndheve strukturert output, og bemerker at noen brukere foretrekker enklere metoder som Pydantic for JSON-validering.
Programvareingeniører har flere overlappende og noen ganger motstridende mål, som å skrive kode, håndtere kompleksitet og tilfredsstille kundebehov.
Essensiell kompleksitet er iboende i problemet, mens tilfeldig kompleksitet oppstår fra ytelsesproblemer eller suboptimale verktøy; å redusere begge er avgjørende.
Senioringeniører kan omdefinere problemer ved å utfordre antakelser og forhandle med interessenter, noe som potensielt kan forenkle kravene og minimere kompleksiteten.
Programvareingeniører omfavner noen ganger kompleksitet for å rettferdiggjøre sine roller, slik det ses i samfunn som Enterprise Java, .NET og JavaScript (JS).
Artikkelen refererer humoristisk til Stroustrup C++-satiren for å fremheve den bevisste kompleksiteten i programmeringsspråk.
Den hevder at det er avgjørende å minimere kompleksitet for god ingeniørkunst, balansere kortsiktige og langsiktige beslutninger, og sikre konsistens for å unngå unødvendige komplikasjoner.