Trwająca debata na temat kontroli użytkowników nad ich danymi, wpływu uprawnień aplikacji oraz potrzeby przejrzystości i odpowiedzialności ze strony twórców aplikacji i producentów urządzeń.
Obawy o prywatność i autonomię użytkowników oraz potencjał nowych rozwiązań w przyszłości.
Dyskusje na temat wdrożenia lokalizacji regionu w App Store, niezadowolenie z obecnego systemu i sugestie dotyczące alternatywnych rozwiązań.
PEP 703, jeśli zostanie zaakceptowany, może doprowadzić do usunięcia globalnej blokady interpretera (GIL) w CPython, oferując lepszą równoległość i wydajność.
Przejście na Pythona bez GIL wymagałoby przebudowy i aktualizacji rozszerzeń C-API, co mogłoby być poważnym przedsięwzięciem dla baz kodu, które w dużym stopniu na nich polegają.
Facebook (Meta) zobowiązał się do zainwestowania lat inżynieryjnych w ulepszenie interpretera Pythona i umożliwienie wyłączenia GIL.
Inżynierowie oprogramowania często nie lubią pracować z kodem, zwłaszcza napisanym przez innych. Preferują projekty od podstaw, które wymagają minimalnej konserwacji i rozwiązywania problemów.
Stack Overflow jest popularnym źródłem do znajdowania rozwiązań kodowych bez obszernej analizy kodu.
Starsi inżynierowie priorytetowo traktują minimalizowanie niepotrzebnego kodu i usuwanie istniejącego kodu, rozumiejąc, że kod wiąże się z konserwacją i ryzykiem. Opowiadają się za ulepszaniem i ponownym wykorzystywaniem istniejącego kodu zamiast tworzenia nowych rozwiązań.
Inżynierowie oprogramowania często nie lubią pracować z istniejącym kodem, ponieważ może on być złożony i trudny do zrozumienia.
Ważne jest, aby znaleźć równowagę między pisaniem nowego kodu a pracą z istniejącym kodem, biorąc pod uwagę przewidywane koszty utrzymania istniejącego kodu i potencjalne korzyści z przebudowy.
Dobrzy inżynierowie powinni być dumni ze swojej pracy, dążyć do czystego i łatwego w utrzymaniu kodu oraz rozumieć długoterminowe korzyści płynące z pisania kodu wysokiej jakości.
Langchain jest krytykowany za próby rozwiązywania problemów w oparciu o podstawy techniczne, które nie są odpowiednie.
Użytkownicy uważają, że niestandardowe podpowiedzi i dostrajanie podpowiedzi wymagane dla każdej funkcji w Langchain nie są wielokrotnego użytku i skutkują słabymi wynikami.
Wielu programistów uznało, że bardziej efektywne jest tworzenie własnych rozwiązań przy użyciu prostszych metod i bibliotek, niż korzystanie z abstrakcji Langchain.
Autor wyjaśnia, dlaczego przestał kupować nowe laptopy i zamiast tego przestawił się na używaną maszynę z 2006 roku, która kosztowała go znacznie mniej pieniędzy.
Nie kupowanie nowych laptopów nie tylko pozwala zaoszczędzić pieniądze, ale także zmniejsza zużycie zasobów i niszczenie środowiska związane z produkcją laptopów.
Autor podaje wskazówki, jak sprawić, by stary laptop działał jak nowy, korzystając z energooszczędnego oprogramowania i wymieniając dysk twardy na dysk półprzewodnikowy.
Ten post zatytułowany "Ucz się elektroniki przez praktykę" jest przeznaczony dla osób, które są zainteresowane poznawaniem elektroniki poprzez praktyczną praktykę.
Post przedstawia praktyczne podejście do nauki elektroniki, które jest szczególnie przydatne dla początkujących, którzy są nowicjuszami w tej dziedzinie.
Czytelnicy mogą spodziewać się zdobycia cennej wiedzy i umiejętności w zakresie elektroniki dzięki wskazówkom krok po kroku i praktycznym przykładom przedstawionym w tym poście.
PdfGptIndexer to narzędzie, które pomaga szybko znajdować i wyszukiwać informacje w dokumentach PDF przy użyciu zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji.
Wykorzystuje biblioteki takie jak Textract, Transformers, Langchain i FAISS do przetwarzania i przechowywania danych tekstowych w kompaktowy i wydajny sposób.
Lokalne przechowywanie osadzonego tekstu przyspiesza proces wyszukiwania, umożliwia dostęp offline, oszczędza zasoby obliczeniowe i umożliwia pracę z dużymi zbiorami danych.
Użytkownicy są sfrustrowani wymogiem korzystania z OpenAI lub usług w chmurze dla podobnych aplikacji.
Domyślnym podejściem dla tych aplikacji powinno być najpierw lokalne, z opcją korzystania z usług w chmurze, jeśli jest to pożądane.
Istnieją alternatywne opcje, takie jak lokalnie działające LLM, które mogą zapewnić podobną funkcjonalność bez potrzeby korzystania z usług w chmurze.
Niektórzy użytkownicy są zainteresowani uruchamianiem LLM lokalnie na własnym sprzęcie, ale szukają wskazówek, jak to zrobić skutecznie.
Polityka OpenAI w zakresie cen i wykorzystania danych jest niepokojąca dla niektórych użytkowników, którzy szukają alternatywnych opcji ze względu na prywatność.
Dostępnych jest kilka narzędzi i bibliotek typu open source do tworzenia i dostosowywania LLM, takich jak txtai i ChatGPT.
Użytkownicy szukają rozwiązań, które pozwolą im wyszukiwać i uzyskiwać dostęp do informacji z ich własnych dokumentów i danych.
Trwa dyskusja na temat wpływu korzystania z modeli AI i usług w chmurze na prywatność, zwłaszcza w przypadku danych osobowych i wrażliwych.
Niektórzy użytkownicy są zainteresowani certyfikatami i kwalifikacjami związanymi z modelami i technologiami AI, podczas gdy inni nie widzą w nich wartości.
Istnieją konkurencyjne opcje i startupy w dziedzinie dostrajania i wyszukiwania wektorowego, które oferują alternatywy dla OpenAI.
Użytkownicy omawiają zalety i ograniczenia różnych modeli osadzania, takich jak GPT-2, GPT-4 i niestandardowe osadzanie.
Użytkownicy badają również wykorzystanie innych narzędzi i bibliotek, takich jak Milvus, Quickwit i Pinecone, do przechowywania i wyszukiwania wektorów.
Istnieje zainteresowanie wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji do wyszukiwania i analizowania danych osobowych, takich jak wiadomości e-mail i dzienniki czatów.
Podkreśla się znaczenie prywatności i bezpieczeństwa danych, z obawami o dostęp stron trzecich do danych osobowych i wrażliwych.
Użytkownicy są zainteresowani znalezieniem hostowanych wersji i usług, które zapewniają możliwości AI w zakresie analizy i wyszukiwania danych.
Omówiono potencjalne przypadki użycia do indeksowania i wyszukiwania danych przy użyciu modeli AI, takie jak organizowanie notatek, wyszukiwanie informacji i generowanie podsumowań.
Toczy się debata na temat skuteczności i niezawodności różnych modeli AI i osadzeń, w tym GPT-2, GPT-4 i innych.
Użytkownicy dzielą się swoimi doświadczeniami i zaleceniami dotyczącymi uruchamiania modeli AI lokalnie na różnych konfiguracjach sprzętowych, takich jak komputery Intel Mac.
Podkreślono dostępność alternatyw i bibliotek typu open source, takich jak privateGPT i vlite.
Omówiono korzyści płynące z wykorzystania modeli sztucznej inteligencji do wyszukiwania dokumentów i zarządzania wiedzą osobistą, w tym ulepszone możliwości wyszukiwania i podsumowywania.
Podnoszone są obawy dotyczące niewłaściwego wykorzystania i potencjalnego nadużycia modeli AI, w tym informacji medycznych i naruszenia prywatności.
Niektórzy użytkownicy wyrażają frustrację z powodu braku dokumentacji i informacji na temat wymagań sprzętowych i testów wydajności dla modeli AI.
Użytkownicy dzielą się swoimi doświadczeniami z różnymi narzędziami i podejściami do korzystania z modeli AI, takimi jak usługi umożliwiające prywatne interakcje z dokumentami i osadzeniami.
MyHouse.wad, mod do gry Doom II, został okrzyknięty najlepszą grą grozy tego roku. Mod wprowadza nowe technologie i funkcje, które wcześniej uważano za niemożliwe w Doom II.
Mod został stworzony przez tajemniczego użytkownika o pseudonimie Veddge, który pozostawił tajemnicze wiadomości i zniknął wkrótce po jego opublikowaniu. Wywołało to szał wśród graczy, którzy chcieli odkryć sekrety moda i jego związek z osobistymi doświadczeniami Veddge'a.
Niepokojąca atmosfera gry i oszałamiająca rozgrywka sprawiają, że jest to wyjątkowy i niezapomniany horror, który zebrał pochwały zarówno od graczy, jak i profesjonalistów z branży, w tym projektanta Dooma Johna Romero i autora Marka Danielewskiego.
Reklama cyfrowa jest pełna oszustw i zwodniczych praktyk, z wieloma warstwami oszustw ułożonymi jedna na drugiej.
Reklamy oparte na danych, które twierdzą, że wykorzystują dane osobowe do dokładnego kierowania reklam, często zawodzą w kierowaniu i bombardują osoby nieistotnymi reklamami.
Firmy technologiczne dysponują ogromnymi ilościami danych na temat użytkowników, ale ich algorytmy nie są wystarczająco wyrafinowane, aby dokonywać dokładnych prognoz lub dostarczać reklamodawcom znaczących informacji. W rezultacie reklamodawcy otrzymują fałszywą obietnicę i kończą z nieskutecznymi kampaniami reklamowymi.
Autor twierdzi, że reklama oparta na danych jest oszustwem i kwestionuje skuteczność ukierunkowanych reklam i algorytmów.
Podkreślają rozdźwięk między reklamodawcami a ich docelowymi odbiorcami i sugerują, że branża reklamowa koncentruje się na sprzedaży usług, a nie na zwiększaniu sprzedaży.
Autor podkreśla znaczenie kwestionowania skuteczności reklam opartych na danych oraz potrzebę bardziej rygorystycznych testów i analiz.