OpenAI uruchomiło ChatGPT Enterprise, nową platformę zapewniającą zwiększone bezpieczeństwo, prywatność, szybsze przetwarzanie, dłuższe okna kontekstowe i możliwości analizy danych.
Platforma, która została pozytywnie przyjęta przez ponad 80% firm z listy Fortune 500, oferuje pełny dostęp do GPT-4 (zaawansowanego modelu AI) i daje organizacjom możliwość wdrażania niestandardowych asystentów AI bez narażania prywatności danych.
OpenAI ceni prywatność danych, sygnalizując, że ChatGPT Enterprise jest zgodny z SOC 2 i zapewnia szyfrowane rozmowy, planując wprowadzenie dodatkowych funkcji w przyszłości.
Trwający dialog obraca się wokół wykorzystania ChatGPT OpenAI w środowisku biznesowym, z poważnymi obawami dotyczącymi prywatności danych, potencjalnego naruszenia własności intelektualnej i skuteczności narzędzia.
OpenAI uruchomiło korporacyjną wersję ChatGPT, aby rozwiązać niektóre kwestie, ale sceptycyzm pozostaje, a wyzwania, takie jak konsekwencje prawne treści generowanych przez sztuczną inteligencję i możliwe zastosowania komercyjne, są również omawiane.
Pojawia się coraz więcej spekulacji na temat relacji między OpenAI i Microsoftem, z których oba dostarczają narzędzia AI dla firm, a kwestia praw autorskich do wyników generowanych przez uczenie maszynowe również przyczynia się do niejasności związanych z modelami AI, takimi jak ChatGPT.
Autor odkrył lukę w zabezpieczeniach aplikacji społecznościowej Fizz i odpowiedzialnie ją ujawnił, tylko po to, by spotkać się z groźbą prawną.
Byli oni w stanie w zadowalający sposób rozwiązać tę sytuację, szukając reprezentacji prawnej.
Autor oferuje trzy podstawowe lekcje dotyczące podobnych przypadków: dokładne dokumentowanie badań, zachowanie spokoju w obliczu zagrożeń i uzyskanie pomocy prawnej w razie potrzeby.
Fragment ten zagłębia się w kontrowersje i debaty dotyczące legalności i etyki nieusankcjonowanych badań bezpieczeństwa, testów penetracyjnych, umów o pracę i zagrożeń prawnych.
Duży nacisk położono na ustawę o oszustwach i nadużyciach komputerowych (CFAA), ideę intencji, korzystne badania nad bezpieczeństwem, wkład Electronic Frontier Foundation (EFF) oraz konieczność jednoznacznych struktur prawnych i regulacji w tej dziedzinie.
Podkreślono mieszane poglądy na te kwestie i niewyraźną granicę między etycznym postępowaniem a niedozwolonymi praktykami.
Funkcja Community Notes na Twitterze to narzędzie do sprawdzania faktów, które dołącza notatki kontekstowe do tweetów w celu zwalczania dezinformacji, działające za pośrednictwem algorytmu open source, który został szczegółowo omówiony w tym artykule.
Artykuł zagłębia się w mechanikę tego algorytmu, który nadaje priorytet notatkom z pozytywnymi ocenami z różnych perspektyw użytkowników, obracając się wokół koncepcji wartości "polaryzacji" w określaniu przydatności notatek.
Artykuł odnosi się również do obaw związanych ze scentralizowaną manipulacją, podkreśla wartość edukacyjną Community Notes i opowiada się za jego potencjalnym wzrostem i rozwojem, pomimo uznania braku pełnej decentralizacji.
Komentarze koncentrują się głównie na systemie Community Notes Twittera, mechanizmach głosowania online, polaryzacji politycznej, wiedzy specjalistycznej i zaufaniu, cenzurze na platformach mediów społecznościowych oraz szkodliwych treściach online.
Dyskusje te odzwierciedlają bardzo sprzeczne opinie i przedstawiają liczne obawy, podkreślając wieloaspektowy i wymagający charakter tych tematów.
Omawiając te aspekty, komentatorzy starają się uchwycić i rozwiązać współczesne problemy online.
Fig, firma tworząca narzędzia dla deweloperów, została przejęta przez Amazon Web Services (AWS), spółkę zależną Amazon oferującą usługi przetwarzania w chmurze.
Obecni użytkownicy Fig będą nadal otrzymywać wsparcie, a płatne funkcje zespołu będą dostępne za darmo.
Natychmiastowym efektem tego przejęcia jest wstrzymanie rejestracji nowych użytkowników produktów Fig, ponieważ firma dąży do optymalizacji swoich produktów dla obecnych klientów i przeprowadzenia integracji z AWS.
Amazon przejął Fig, narzędzie oferujące autouzupełnianie dla interfejsu wiersza poleceń, wywołując debaty na temat przyszłości produktu.
Użytkownicy kwestionują model subskrypcji Fig i prywatność danych od czasu przejęcia, zwracając uwagę na potrzebę alternatyw open source.
Społeczność jest podzielona w kwestii przejęcia, niektórzy przewidują potencjalne ulepszenia, podczas gdy inni wyrażają sceptycyzm i obawy o przyszłość Fig.
OpenTelemetry (OTEL) powstało w 2019 roku jako połączenie dwóch projektów śledzenia open source, mających na celu zapewnienie najwyższej jakości telemetrii dla organizacji.
OTEL, drugi najbardziej aktywny w Cloud Native Computing Foundation (CNCF), ma szeroką akceptację wśród dostawców obserwowalności i obejmuje specyfikacje i implementacje metryk, dzienników, śladów i zarządzania agentami.
Rozbudowany i szeroko stosowany, oferuje SDK do oprzyrządowania kodu w popularnych językach oraz kolektor do odbierania i eksportowania danych telemetrycznych, z planami przyszłej rozbudowy i ulepszeń.
Dyskusja dotyczy OpenTelemetry, narzędzia programowego do zwiększania obserwowalności aplikacji, podkreślając jego zalety, takie jak opłacalność i obsługa dużych ilości danych, oraz wady, takie jak złożoność i niejasna definicja.
Kluczowe omawiane tematy obejmują przeglądanie śladów, rozpiętości korzeni, próbkowanie, śledzenie błędów, przeciążenie systemu, użycie SQL i rozwiązania samoobsługowe, ilustrując różne perspektywy użyteczności i wydajności narzędzia.
Uczestnicy badają również alternatywy dla OpenTelemetry, omawiając zalety i wady śledzenia zdarzeń, dzienników oraz różnych narzędzi i technologii.
Właściciel Tesli Model Y wyprodukowanej w Austin odkrył pęknięcie przedniego odlewu dwa miesiące po dostawie, zwracając uwagę na kwestie kontroli jakości.
Ten sam właściciel stwierdził również brak korka zbiornika płynu hamulcowego w swoim pojeździe, co może stanowić poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa.
Właściciel, który nie otrzymał odpowiedniej odpowiedzi od Tesli w związku z problemami, wzywa innych właścicieli Modelu Y do sprawdzenia swoich pojazdów i prosi Teslę o dostarczenie dokumentacji rozwiązania.
Istnieją obawy dotyczące niezawodności pojazdów Tesla Model Y produkowanych w Austin, a zdjęcia i filmy ujawniają pęknięte przednie odlewy.
Dyskusja obejmuje tematy obsługi klienta Tesli, reakcji firmy na usterki oraz postrzeganych różnic w jakości wykonania między amerykańskimi i europejskimi producentami samochodów.
Szersze implikacje związane z tymi kwestiami spekulują na temat czynników odstraszających reputację marki Tesla, z obawami dotyczącymi kontroli jakości, procedur produkcyjnych i wyższego wskaźnika usterek w porównaniu z innymi luksusowymi markami samochodowymi.
Artykuł koncentruje się na technikach optymalizacji bazy danych PostgreSQL, takich jak deduplikacja indeksów, przebudowa tabel, używanie indeksów częściowych i zapobieganie niepotrzebnemu tworzeniu indeksów na kluczach obcych.
Autor dzieli się swoim osobistym doświadczeniem, w którym te metody pomogły zwolnić około 70 GB nadmiarowej przestrzeni.
Szczególny nacisk położono na indeksy częściowe, nie tylko ze względu na ich zdolność do zwiększania wydajności, ale także ze względu na ich rolę w oszczędzaniu przestrzeni dyskowej; omówiono również proces implementacji przy użyciu Django ORM.
Artykuł bada kwestię niewykorzystanego miejsca na indeksy w PostgreSQL, debatując nad zaletami i wadami zakupu dodatkowej przestrzeni dyskowej lub optymalizacji obecnego rozmiaru indeksu.
Specjaliści z branży dzielą się spostrzeżeniami na temat potencjalnych korzyści z indeksowania i optymalizacji, w tym oszczędności kosztów i zwiększonej wydajności, jednocześnie zajmując się kompromisem między inwestycją w sprzęt a wydajnością.
Podkreślone tematy obejmują czynniki wpływające na wydajność indeksowania, takie jak narzut blokowania i czasy oczekiwania na operacje we / wy na dysku, a także różne narzędzia i metody identyfikacji i redukcji niepotrzebnych indeksów.
Użytkownik szuka przyjaznych dla użytkownika i nietechnicznych metod, aby pomóc swojej starszej matce, która cierpi na chorobę zwyrodnieniową oczu, ale pozostaje zagorzałym czytelnikiem, w wygodniejszym czytaniu.
Użytkownik jest zainteresowany sposobami zwiększenia rozmiaru czcionki na swoim e-czytniku, co ułatwi mu czytanie.
Użytkowniczka szuka również sposobów, aby ułatwić jej dalsze korzystanie z quizów literackich online pomimo upośledzenia wzroku.
Dyskusja koncentruje się na różnych pomocach i rozwiązaniach dla osób niedowidzących, takich jak rozwiązania audio, urządzenia sterowane głosem, dotykowe sprzężenie zwrotne i technologie wspomagające, takie jak naklejki NFC / RFID i soczewki powiększające.
Podkreślono znaczenie nauki alfabetu Braille'a, korzystania z audiobooków, odkrywania ośrodków rehabilitacyjnych, szukania wsparcia od organizacji takich jak Amerykańska Rada Niewidomych oraz utrzymywania pozytywnego nastawienia i cierpliwości.
W poście poruszono również kwestie konkretnych schorzeń oczu i metod leczenia, wyzwań związanych z przejściem na nowe urządzenia, złożoności ustawień dostępności oraz zalecono szkolenie osobiste, alternatywne urządzenia, dietę i niestandardowe ćwiczenia.
Central Scrutinizer to adapter szeregowy i kontroler ponownego uruchamiania zaprojektowany specjalnie dla komputerów Apple M1/M2, oferujący programistom niskopoziomowy port debugowania.
Zawiera również złącze USB2.0 do uruchamiania za pomocą bootloadera m1n1 i wymaga wlutowanego Raspberry-Pi Pico do działania.
Sprzęt i oprogramowanie tego urządzenia są typu open-source i może ono zostać zmontowane z Pico na życzenie z różnymi opcjami wysyłki.
W artykule omówiono nowatorski adapter szeregowy/kontroler ponownego uruchamiania zaprojektowany specjalnie dla urządzeń Apple M1/M2.
Adapter, kosztujący 20 USD, umożliwia dostęp do typowo telefonicznego portu szeregowego na złączu USB-C, co czyni go potężnym narzędziem do niskopoziomowej pracy bootloadera i dalszego rozwoju ekosystemu Apple M-chip.
Potencjalne zastosowania adaptera obejmują włączanie wyłączonych urządzeń, pomimo wspomnianych wyzwań związanych z wysyłką w określonych krajach.
3M, renomowany producent sprzętu, zapłaci ponad 5,5 miliarda dolarów, aby rozwiązać około 300 000 pozwów sądowych, w których zarzuca się mu sprzedaż wadliwych zatyczek do uszu dla amerykańskiego wojska.
Pozwy twierdziły, że firma 3M wiedziała, że jej zatyczki do uszu są zbyt krótkie, aby zapewnić odpowiednią ochronę, ale nie poinformowała o tym rządu ani użytkowników.
Bez ugody potencjalna odpowiedzialność 3M mogłaby przekroczyć 9,5 miliarda dolarów. Jest to następstwem płatności w wysokości 10,3 miliarda dolarów dokonanej przez 3M w czerwcu w celu uregulowania roszczeń dotyczących "chemikaliów na zawsze".
Firma 3M zgodziła się na ugodę w wysokości 5,5 miliarda dolarów w odpowiedzi na 300 000 pozwów związanych z wadliwymi zatyczkami do uszu, znanymi jako CAEv2, które rzekomo zapewniają niewystarczającą ochronę przed szkodliwym hałasem.
Roszczenie firmy dotyczące obrony przed rządowym wykonawcą zostało oddalone z powodu braku pisemnej umowy, jednak szczegóły dotyczące wady i odpowiedzialności pozostają niejasne.
Post wywołał dyskusje na temat skuteczności ochronników słuchu w różnych sytuacjach i debaty na temat pozwów przeciwko 3M, w szczególności koncentrując się na kwocie ugody i jej wpływie na kondycję finansową firmy.