Dyrektor generalny Microsoft, Satya Nadella, potwierdza silne zaangażowanie firmy w partnerstwo z OpenAI.
Nadella wyraża zaufanie do mapy drogowej produktów OpenAI i ich zdolności do napędzania innowacji.
Microsoft pozostaje oddany wspieraniu swoich klientów i partnerów, a Nadella nie może się doczekać poznania Emmetta, którego tożsamość nie została ujawniona w tekście.
StyleTTS 2 to model zamiany tekstu na mowę, który wykorzystuje dyfuzję stylu i trening kontradyktoryjny z dużymi modelami języka mowy (SLM), aby osiągnąć realistyczną i zbliżoną do ludzkiej syntezę TTS.
Model może wygenerować odpowiedni styl dla tekstu bez mowy referencyjnej, przewyższając ludzkie nagrania w zestawach danych z jednym mówcą i pasując do ludzkich nagrań w zestawach danych z wieloma mówcami.
Model ten przewyższa również poprzednie modele w zakresie adaptacji mówcy do zerowego ujęcia, a artykuł zawiera wytyczne dotyczące szkolenia i wnioskowania, a także wstępnie wytrenowane modele do pobrania.
Użytkownicy angażują się w rozmowę na temat StyleTTS2, systemu zamiany tekstu na mowę o otwartym kodzie źródłowym, omawiając jego wydajność, ograniczenia i potencjalne zastosowania.
Badane są również kwestie opóźnień, modele szkoleniowe dla naturalnej konwersacji oraz wykorzystanie innych narzędzi i technologii z StyleTTS2.
Rozmowa dotyczy kwestii etycznych związanych z technologią TTS, jej wpływu na branże takie jak aktorstwo głosowe, wymagań sprzętowych, integracji z systemem Android i ograniczeń licencyjnych.
Dyskusja na temat OpenAI obejmuje takie tematy, jak zmiany przywództwa, odejścia pracowników oraz obawy dotyczące rozwoju i bezpieczeństwa sztucznej inteligencji.
Opinie na temat znaczenia lojalności, zaufania i regulacji rządowych są różne.
Omówiono również wpływ Twittera, zaangażowanie Microsoftu i potencjalną konkurencję w branży sztucznej inteligencji.
Post oferuje wgląd w kurs głębokiego uczenia się i zawiera link do serii wykładów Stanforda na temat uczenia maszynowego.
Uczestnicy podkreślają znaczenie solidnych podstaw algebry liniowej, prawdopodobieństwa, rachunku różniczkowego i kodowania dla głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego.
Różne zasoby, w tym kursy online, książki i filmy, są zalecane w celu zwiększenia zrozumienia głębokiego uczenia się, z naciskiem na osobisty wysiłek i zaangażowanie, aby stać się ekspertem w ML / DL.
Autor omawia typowe błędy i złe praktyki w wizualizacji danych, podając przykłady i wyjaśnienia dla każdego błędu.
Przykłady tych błędów obejmują stosowanie wykresów słupkowych do separacji średnich, stosowanie wykresów skrzypcowych do małych rozmiarów próbek, stosowanie dwukierunkowych skal kolorów do danych jednokierunkowych oraz tworzenie łąk wykresów słupkowych.
Podkreślono również znaczenie zmiany kolejności wierszy i kolumn na mapach cieplnych, sprawdzania wartości odstających, uwzględniania zakresu danych na każdym poziomie czynnika, wypróbowywania różnych układów wykresów sieciowych oraz unikania pomyłek między wizualizacjami opartymi na pozycji i długości.
Autor odradza korzystanie z wykresów kołowych lub koncentrycznych pączków, a także czerwono-zielonej i tęczowej skali kolorów.
W podsumowaniu podkreślono potrzebę optymalizacji wykresów słupkowych poprzez zmianę kolejności słupków.
Artykuł i forum podkreślają znaczenie tworzenia dokładnych i pouczających wykresów, jednocześnie krytykując nieefektywne mapy cieplne i manipulację danymi.
Uczestnicy sugerują zasoby, takie jak książka Edwarda Tufte'a i artykuł Johna Tukeya, aby poprawić umiejętności wizualizacji danych.
W dyskusji omówiono zastosowanie zasad Tufte'a i potencjał wprowadzających w błąd informacji na wykresach, wraz z zaleceniami dotyczącymi zrozumienia ludzkiego postrzegania danych i tworzenia skutecznych wykresów.
Python 3.12 jest przestarzały i planuje usunięcie niektórych funkcji w module datetime, które zwracają obiekty datetime bez strefy czasowej, potencjalnie powodując problemy.
Autor zaleca używanie alternatywnych funkcji ze względu na debatę wokół używania naiwnych lub świadomych czasów dat w Pythonie.
Przechowywanie dat w UTC i aktualizowanie informacji o strefie czasowej są podkreślane jako kluczowe praktyki, a różni uczestnicy dyskusji wyrażają swoje opinie i obawy dotyczące obsługi strefy czasowej w językach programowania.
Zero-K to darmowa gra strategiczna czasu rzeczywistego z jednostkami i pociskami opartymi na fizyce, oferująca ponad 100 unikalnych jednostek i różne opcje rozgrywki.
Najnowsza aktualizacja wprowadza nowe bombowce, modyfikacje jednostek, zmiany balansu i rozszerzone możliwości modowania.
Ponadto aktualizacja zawiera poprawki i ulepszenia rozgrywki, przeciwników AI i funkcji modowania, wprowadzając nowy tryb gry z punktami kontrolnymi o nazwie Artefact Control. Zero-K dąży do tego, by stać się najlepszą darmową grą strategiczną czasu rzeczywistego.
Artykuł i wątek komentarzy porównują gry RTS Zero-K i Beyond All Reason (BAR) jako następców Total Annihilation.
Omawiają różnice w rozgrywce, ekonomii i limitach populacji między tymi dwoma grami.
Inne tematy obejmują strategie turlania, potencjalne odrodzenie gatunku RTS, rozgrywkę Zero-K, sztuczną inteligencję, wymagania systemowe, tworzenie gier na Linuksa, moralne implikacje gier wojennych oraz definicję gry i moda.
LoRA (Low-Rank Adaptation) służy do dostrajania niestandardowych modeli językowych, zmniejszając zużycie pamięci i zasobów obliczeniowych poprzez dekompozycję zmian wagi.
Wyniki korzystania z LoRA są zgodne z minimalnymi różnicami w zależności od wyboru optymalizatora, z potencjalnymi zaletami korzystania z SGD w porównaniu z optymalizatorem Adam.
Spostrzeżenia i wnioski wyciągnięte z eksperymentów obejmują znaczenie stosowania LoRA we wszystkich warstwach i efektywnego dostrajania dużych modeli z ograniczoną pamięcią GPU, a także rozważania dotyczące wdrażania LoRA, wpływu na zestaw danych i potencjalnych korzyści z zastosowania innych algorytmów optymalizacyjnych.
Amerykańska agencja potwierdziła wyginięcie 21 gatunków, w tym warzęchy Bachmana.
Deklaracja ta podkreśla alarmujące tempo utraty różnorodności biologicznej i pilną potrzebę podjęcia wysiłków na rzecz jej ochrony.
Warzęcha Bachmana, wraz z innymi gatunkami, nie będzie już występować na wolności, podkreślając nieodwracalne konsekwencje działalności człowieka dla naszych ekosystemów.
Dyskusja koncentruje się na wymieraniu gatunków i wpływie działalności człowieka na różnorodność biologiczną.
Przedstawiono różne punkty widzenia, w tym rolę technologii w minimalizowaniu szkód dla środowiska i wyzwania związane z zachowaniem różnorodności genetycznej.
Rozmowa podkreśla znaczenie wspólnych działań w celu sprostania wyzwaniom środowiskowym i utrzymania równowagi w ekosystemach.
Kyle Vogt, współzałożyciel i dyrektor generalny Cruise, ustąpił ze swojego stanowiska.
Mo Elshenawy, obecny wiceprezes wykonawczy ds. inżynierii w Cruise, obejmie stanowisko prezesa i CTO.
Rezygnacja nastąpiła po zawieszeniu zezwoleń Cruise przez Kalifornijski Departament Pojazdów Samochodowych, w wyniku incydentu z udziałem pieszego i robotaxi Cruise. Cruise był krytykowany za słabe zarządzanie i brak nacisku na bezpieczeństwo, co skutkowało niskim morale i zwolnieniami. Vogt planuje spędzać czas z rodziną i badać nowe przedsięwzięcia, podczas gdy GM podkreśla znaczenie bezpieczeństwa i odpowiedzialności w celu odbudowania zaufania publicznego.
Współzałożyciel i prezes należącej do GM firmy Cruise zrezygnował ze stanowiska, co doprowadziło do spekulacji na temat przyszłego kierunku rozwoju firmy.
Odejście budzi obawy o bezpieczeństwo, negatywne doświadczenia i podobieństwa do nieudanych wysiłków Ubera w zakresie autonomicznej jazdy.
Odejście CEO może wpłynąć na rozwój oprogramowania pokładowego Cruise, a firma może stanąć przed wyzwaniami związanymi z pozyskiwaniem funduszy.
Autor opowiada się za korzyściami płynącymi z pracy w domu, w tym za zwiększoną koncentracją, mniejszą liczbą czynników rozpraszających i wygodą dedykowanego miejsca pracy.
Podważają oni zastrzeżenia kierownictwa do pracy zdalnej i kwestionują lojalność pracowników wobec firm, które nie traktują priorytetowo ich dobrego samopoczucia lub rozwoju kariery.
Artykuł podkreśla potrzebę równowagi między satysfakcją z pracy a rozwojem osobistym.
Francuski miliarder Xavier Niel ujawnił swoje plany dotyczące Kyutai, paryskiego laboratorium badawczego non-profit zajmującego się sztuczną inteligencją.
Laboratorium zabezpieczyło finansowanie w wysokości około 300 milionów euro (330 milionów dolarów) z wielu źródeł, w tym od francuskiego miliardera Rodolphe'a Saadé.
Kyutai nabyło tysiąc procesorów graficznych Nvidia od Scaleway, aby spełnić swoje wymagania obliczeniowe i zatrudniło silny zespół naukowy ze znanymi badaczami sztucznej inteligencji jako doradcami. Laboratorium zamierza udostępnić modele open source, szkoleniowy kod źródłowy i dane. Ponadto Niel wspiera regulację przypadków użycia sztucznej inteligencji, dostosowując się do francuskiego punktu widzenia na temat europejskiej ustawy o sztucznej inteligencji.
Dyskusja na forum toczy się wokół oprogramowania open-source, modeli AI, uczenia się języków, zakładania firm AI w Europie oraz wydajności modelu AI Mistral.
Uczestnicy dzielą się swoimi poglądami na temat definicji i znaczenia otwartego oprogramowania, praw autorskich do modeli sztucznej inteligencji, uczenia się języków, zakładania firm zajmujących się sztuczną inteligencją w Europie oraz obaw związanych z wydajnością Mistral.
Pokrótce omówiono również alokację funduszy i postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji.