Wavacity to darmowy edytor audio online o otwartym kodzie źródłowym, podobny do Audacity, z którego można korzystać bezpośrednio w przeglądarkach internetowych.
Pomimo podobieństw, Wavacity nie jest powiązane ani wspierane przez Audacity.
Udostępniony kod Wavacity zawiera różne funkcje i skrypty niezbędne do funkcjonowania edytora i interfejsu użytkownika.
Wavacity, internetowa wersja oprogramowania do edycji dźwięku Audacity, zyskuje uznanie za wysoką wydajność i niewielki rozmiar pliku, wykorzystując WebAssembly do działania w przeglądarce.
Funkcjonalność aplikacji wywołuje dyskusje na temat potencjalnej przyszłości wieloplatformowych maszyn wirtualnych i wywołuje debaty na temat korzyści i wad obsługi aplikacji w przeglądarce.
Rozmowy dotyczą możliwości funkcjonowania aplikacji takich jak Blender jako aplikacji internetowych i rozróżnienia między aplikacjami internetowymi a natywnymi aplikacjami mobilnymi.
Post jest hołdem dla Douga Lenata, znanego badacza sztucznej inteligencji, znanego z pionierskiej pracy nad Cyc, projektem zaprojektowanym w celu zakodowania zdroworozsądkowej wiedzy dla maszyn.
Cyc, choć nie przyniósł zysków komercyjnych, jest podkreślany przez Gary'ego Marcusa jako rewolucyjny eksperyment o krytycznym znaczeniu dla rozwoju sztucznej inteligencji ogólnej.
Marcus koncentruje się na znaczeniu zrozumienia celów Cyc dla początkujących badaczy sztucznej inteligencji i promuje ostatni artykuł Lenata, którego jest współautorem, omawiający wnioski z Cyc i możliwości połączenia symbolicznych metod sztucznej inteligencji z nowoczesnymi dużymi modelami językowymi.
Doug Lenat, pionier w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i założyciel Cycorp (firmy skupiającej się na ogólnej AI), zmarł, ale pozostawił po sobie dziedzictwo oddania swojej wizji.
Debata dotycząca połączenia neuronowej i symbolicznej sztucznej inteligencji trwa nadal, z argumentami na temat znaczenia starszych mechanizmów, takich jak podejście Cyc i preferencji dla połączonych technik sztucznej inteligencji.
Silnik Leela Core AI jest uznawany za szybki i przejrzysty w przeciwieństwie do konwencjonalnych sieci neuronowych, co wskazuje na potencjał testowania i uczenia modeli sieci neuronowych przy użyciu różnych podejść.
Twitter zmienił swoje warunki korzystania z usługi, umożliwiając firmie wykorzystywanie postów użytkowników do szkolenia sztucznej inteligencji.
To dostosowanie może prowadzić do obaw o prywatność i potencjalnie bardziej spersonalizowanego, ale ograniczającego doświadczenia internetowe.
Ta aktualizacja wydaje się być sprzeczna z wcześniejszymi komentarzami Elona Muska, który upomniał firmy zewnętrzne wykorzystujące dane z Twittera do systemów sztucznej inteligencji.
Twitter zmienił swoje warunki świadczenia usług, aby umożliwić wykorzystanie danych użytkowników do szkolenia modeli sztucznej inteligencji (AI), powodując obawy wśród użytkowników dotyczące prywatności danych i jakości informacji dostępnych na Twitterze do szkolenia AI.
Rozmowa, rozciągająca się od zaangażowania Elona Muska w Twittera do szerszych tematów, takich jak kapitalizm i alternatywy open source, podkreśla również różnicę między danymi a informacjami i zachęca użytkowników do świadomego wykorzystywania ich danych.
Po ogłoszeniu, że Twitter umożliwia badaczom sztucznej inteligencji dostęp do swojego pełnego archiwum, pojawiły się dyskusje na temat zwiększonej przejrzystości w zakresie usług, prawodawstwa i alternatyw dla obecnych platform społecznościowych.
Post zawiera obszerną listę ofert pracy w wielu firmach z różnych sektorów, w tym na stanowiskach takich jak inżynierowie oprogramowania, analitycy danych i kierownicy techniczni.
Stanowiska obejmują między innymi pracę związaną ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym, rozwojem oprogramowania, a niektóre firmy oferują pracę zdalną, sponsorowanie wiz i konkurencyjne pakiety wynagrodzeń.
Startupy, które niedawno pozyskały fundusze, aktywnie rekrutują na stanowiska takie jak inżynierowie chmury i inżynierowie zajmujący się prywatnością, co oznacza różnorodne możliwości w dziedzinie inżynierii oprogramowania.
W dniu 15 sierpnia 2023 r. Amazon Web Services (AWS) całkowicie wycofał EC2-Classic, początkowy wariant swojej usługi przetwarzania w chmurze EC2, która działała przez prawie 17 lat.
EC2-Classic upraszczał zarządzanie infrastrukturą, ułatwiając projektowanie i tworzenie aplikacji, a z czasem ewoluował o nowe funkcje, takie jak elastyczne adresy IP, automatyczne skalowanie, równoważenie obciążenia i VPC, co doprowadziło do zaprojektowania indywidualnie zarządzanych segmentów chmury.
Wycofanie EC2-Classic oznacza znaczący krok w rozwoju chmury obliczeniowej; AWS pozostaje jednak oddany rozwijaniu i budowaniu adaptowalnych systemów do użytku klientów.
Artykuł koncentruje się na wycofaniu Amazon Web Services (AWS) EC2-Classic i jego przejściu na Virtual Private Cloud (VPC), a użytkownicy wyrażają obawy dotyczące zwiększonej złożoności nowej platformy.
Zamknięcie AWS OpsWorks jest dyskutowane wraz z jego potencjalnym wpływem na dynamikę rynku, podczas gdy użytkownicy wyrażają krytykę wobec nastawienia Google na przychody i spadającą jakość wyników wyszukiwania.
Tekst podkreśla skutki zamknięcia Google Readera dla ekosystemu blogów i niezadowolenie z podejścia Google do Google+, podkreślając szersze wyzwania związane z migracją ze starszych do nowszych ofert w chmurze.
Głównym tematem dyskusji Hacker News są zagrożone lub wygasłe kody QR na produktach detalicznych, w szczególności na przekąskach i produktach dla dzieci, co powoduje, że zespoły IT i ds. bezpieczeństwa stają się przedmiotem zainteresowania.
Opisuje przypadek, w którym Lidl GB zainicjował wycofanie produktów marki Paw Patrol z powodu naruszonego adresu URL dostawcy, wywołując debatę na temat odpadów z takich wycofań i kwestii tworzyw sztucznych jednorazowego użytku.
Post porusza również tematy takie jak prezentacja organów ścigania w kreskówkach dla dzieci i ich strategii marketingowej, demonstrując różnorodność dyskusji.
Tekst przedstawia opartą na przeglądarce wyszukiwarkę zaprojektowaną dla Wikipedii, która umożliwia użytkownikom znajdowanie odpowiednich wyników w trybie offline, poprawiając wrażenia z wyszukiwania dzięki transformatorom zdań, kwantyzacji produktów i transformers.js.
Wyposażony w wyszukiwanie fasetowe, silnik pozwala użytkownikom na wyszukiwanie w określonych podkategoriach. Posiada kompaktową bazę danych zdolną do obsługi milionów osadzeń, a wyniki wyszukiwania są aktualizowane stopniowo.
Opisany proces obejmuje osadzanie całej Wikipedii, kompresję tych osadzeń, a następnie wykorzystanie modeli ONNX (Open Neural Network Exchange) i formatu Arrow do wydajnego przechowywania danych.
Post dotyczy internetowej wyszukiwarki Wikipedii, która wykorzystuje osadzanie zdań do uzyskiwania wyników, choć użytkownicy kwestionują dokładność wyników.
Pojawiają się sugestie dotyczące ulepszeń, takie jak stosowanie tylko zdań definiujących i włączanie większej liczby zestawów danych.
Deweloper dostrzega te kwestie, wykazując zainteresowanie ulepszeniem bazy danych, a niektórzy użytkownicy dzielą się również doświadczeniami z podobnymi usługami wyszukiwania AI i sugerują możliwą współpracę.
Autor omawia eksplorację technologii Single Pair Ethernet (SPE) i Power over Data Lines (PoDL) w celu zapewnienia wysokiej szybkości transmisji danych, zasilania i uproszczonego okablowania.
Tworzenie i testowanie węzłów czujników do pomiaru zachowania fal jest również ważnym elementem projektu.
Proces obejmował kilka etapów, takich jak wodoodporna obudowa i projekt płytki drukowanej, rozwój oprogramowania układowego przy użyciu różnych czujników i bibliotek oraz pokonywanie napotkanych wyzwań.
W artykule podkreślono skuteczność technologii Single Pair Ethernet (SPE) w różnych zastosowaniach, takich jak zasilanie i przesyłanie danych w pojazdach autonomicznych i podwodnych czujnikach.
Power over Data Line (PoDL) przy wydajności 1 Gb jest bardziej znaczący niż 100 Mb i obejmuje korekcję błędów do przodu (FEC) w protokole 1 Gb.
SPE oferuje korzyści nie tylko dla użytkowników domowych i aplikacji IoT, ale może być również stosowany w urządzeniach konsumenckich ze względu na jego możliwości w pokonywaniu ograniczeń odległości gigabitowego Ethernetu.
Sąd Najwyższy przygotowuje się do rozpatrzenia sprawy dotyczącej przepadku mienia cywilnego, metody umożliwiającej organom ścigania konfiskatę majątku bez udowodnienia winy.
Praktyka ta jest krytykowana za lekceważenie należytego procesu i stres finansowy, jaki nakłada na niewinnych właścicieli nieruchomości, którzy mogą mieć trudności z odzyskaniem swoich aktywów.
Ponadto twierdzi się, że organy ścigania często wykorzystują tę praktykę w celu uzyskania korzyści finansowych, a rząd odmawia odpowiedzialności i lekceważy należyty proces, często dotykając jednostki w sposób nieproporcjonalny.
Najważniejszą kwestią w dyskusji jest przepadek mienia cywilnego w Stanach Zjednoczonych, co podkreśla znaczny niedobór danych i zapotrzebowanie na reformę.
Uczestnicy badają szerokie debaty, od korupcji w policji i wewnętrznej dynamiki władzy po potencjalne rozwiązania, z rozbieżnymi poglądami na temat konieczności konfiskaty mienia i ograniczeń w głosowaniu.
W rozmowie poruszono również tematy prawne, ekonomiczne i społeczne; ponadto wyrażono sceptycyzm co do narracji przedstawionych w artykule i potencjalnych rozwiązań negatywnego postrzegania przepadku mienia cywilnego.
Maria Markstedter, uznana ekspertka w dziedzinie języka asemblera i badaczka bezpieczeństwa, otrzymała od prawników firmy Arm nakaz zaprzestania używania jej znaku towarowego w nazwie domeny arm-assembly.com.
Pomimo jej wkładu w Arm poprzez jej obszerne pisanie, w tym książk ę o architekturze zestawu instrukcji Arm (ISA), jej strony internetowe zostały usunięte po tym, jak jej dostawca usług hostingowych otrzymał podobne pismo o zaprzestaniu działalności.
W obliczu krytyki działań Arm, Markstedter zaproponował, aby Arm przekazała swoją książkę uniwersytetom i osobom, których na nią nie stać, choć jak dotąd nie było odpowiedzi na tę sugestię.
ARM, wiodący dostawca technologii półprzewodnikowych, podejmuje kroki prawne przeciwko renomowanemu deweloperowi w związku z naruszeniem znaku towarowego związanego z nazwami domen.
To posunięcie ARM wywołało debatę w społeczności technologicznej, przy czym niektórzy krytykują ich podejście, podczas gdy inni twierdzą, że chronią swoją własność intelektualną.
Istnieje szersza dyskusja na temat wykorzystania zautomatyzowanych systemów do egzekwowania znaków towarowych, a pytania dotyczące możliwych negatywnych skutków wywołują dalsze kontrowersje.