Rozmowa koncentruje się na grze lub stronie internetowej, która pozwala użytkownikom łączyć elementy w celu tworzenia nowych przedmiotów lub koncepcji.
Uczestnicy omawiają swoje doświadczenia z grą, zastosowane modele sztucznej inteligencji i proponują sposoby jej ulepszenia.
Istnieją różne opinie na temat kombinacji, z których niektórzy uważają je za bezsensowne, a inni doceniają kreatywność i nowatorstwo. Wspomniano również o innych podobnych grach i sugestiach dotyczących ulepszenia interfejsu.
Autor bada maksymalny limit rozmiaru dokumentów PDF i stwierdza, że Adobe Acrobat ustawia limit 381 kilometrów na 381 kilometrów.
Autor bada wewnętrzną strukturę plików PDF i uczy się, jak ręcznie edytować je w celu tworzenia większych plików PDF poprzez zmianę rozmiaru strony i jednostki użytkownika.
Należy jednak zauważyć, że wartość jednostki użytkownika nie jest powszechnie stosowana i może nie mieć praktycznych implikacji dla większości dokumentów PDF. Autor tworzy plik PDF twierdzący, że jest większy niż cały wszechświat, ale może to nie mieć żadnego znaczenia w świecie rzeczywistym.
Artykuł i komentarze zagłębiają się w różne aspekty plików PDF, takie jak ich zalety, ograniczenia i obawy związane z bezpieczeństwem.
Pojawiają się styczne tematy, takie jak prawidłowa liczba zer, rozróżnienie między milionami i miliardami oraz standardy PDF.
Dyskusje dotyczą również różnych tematów, takich jak Mapy Google, problemy z drukowaniem w systemie Windows, dzieła Umberto Eco i skala wszechświata. Rozmowa kończy się porównaniem rozmiaru pliku PDF do Niemiec i omówieniem historycznych ślepych zaułków tego kraju.
Dyrektor generalny Y Combinator, Garry Tan, spotkał się z krytyką za post w mediach społecznościowych, w którym wyraził życzenie powolnej śmierci siedmiu nadzorców San Francisco.
Przełożeni otrzymali listy z pogróżkami w swoich domach, co doprowadziło do złożenia przez dwóch z nich raportów policyjnych.
Tan później przeprosił, ale incydent ten wywołał dyskusję na temat bezpieczeństwa urzędników publicznych i granic wolności słowa.
Rozmowa toczy się wokół kontrowersyjnych działań i wypowiedzi dyrektora generalnego Y Combinator, Garry'ego Tana, w tym pijackiej tyrady, obraźliwych tweetów i gróźb.
Dyskusje analizują konsekwencje wolności słowa, rolę i obowiązki dyrektorów generalnych oraz potencjalne negatywne cechy, które mogą się w nich rozwinąć.
Rozmowa dotyczy również powiązań politycznych, wizerunku branży technologicznej, relacji w mediach i koncepcji terroryzmu stochastycznego, wywołując debaty na temat obowiązkowego głosowania, cenzury i dynamiki władzy w rządzie.
Społeczność open source AI jest podekscytowana odkryciem wycieku dużego modelu językowego (LLM) o nazwie "miqu-1-70b" z Mistral, paryskiej firmy zajmującej się sztuczną inteligencją.
Model, który wyciekł, zyskał uwagę dzięki imponującej wydajności w zadaniach LLM i może rywalizować lub przewyższać GPT-4 OpenAI.
Jeśli wyciekły model okaże się sukcesem, może stanowić znaczącą konkurencję dla poziomów subskrypcji OpenAI, chociaż OpenAI nadal ma przewagę dzięki GPT-4 Turbo i GPT-4V.
Dyrektor generalny Mistral, firmy zajmującej się sztuczną inteligencją, przyznał, że doszło do wycieku ich nowego modelu sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym, który konkuruje z GPT-4.
Użytkownicy omawiają różne formaty kwantyzacji do celów testowych i produkcyjnych, a także program ollama/llama.cpp, wydajność Mistral w porównaniu z OpenAI oraz wykorzystanie tokenów do kontekstu i danych wyjściowych.
Rozmowa dotyczy również ograniczeń dużych rozmiarów kontekstu w modelach językowych, kosztów i możliwości szkolenia GPT-4, pozycji rynkowej Mistral, obaw dotyczących stronniczości i oceny w modelach AI, wydajności Mixtral, znaków wodnych modeli językowych oraz definicji i niewłaściwego użycia "open-source".
Uczestnicy tego forum dyskusyjnego dzielą się swoim podziwem dla komiksu Gary'ego Larsona "The Far Side" i angażują się w rozmowy na temat swoich ulubionych komiksów i kulturowego znaczenia twórczości Larsona.
Dyskusja obejmuje różne inne tematy, w tym niedawny powrót Larsona do rysowania, jego wpływ na paleontologię i zaangażowanie w krzyżówki.
Związek między "The Far Side" a branżą technologiczną jest badany wraz z unikalnym stylem rysowania i humorem obecnym w postaciach Larsona.
Sega AI Computer, rzadki i mało znany system z 1986 roku, stał się przedmiotem zainteresowania po opublikowaniu jego romów, zrzutów danych, skanów i zdjęć.
Komputer, zaprojektowany do celów edukacyjnych z możliwościami sztucznej inteligencji, był sprzedawany głównie japońskim szkołom i miał ograniczoną wersję.
Sega AI Computer miał wpływ na przyszłe platformy Sega i może być teraz emulowany przez MAME. Organizacje takie jak Game Preservation Society i SMS Power! odegrały kluczową rolę w zachowaniu i badaniu tego systemu, a darowizny są zachęcane do wspierania ciągłych wysiłków na rzecz jego zachowania.
W rozmowie poruszono wiele tematów związanych z firmą Sega, takich jak komputer Sega AI, projektor wyprodukowany przez firmę Sega i nostalgia za konsolami Sega.
Bada popularność Sega Master System, projektowanie sprzętu i oprogramowania do gier retro oraz postęp technologiczny Dreamcast.
W rozmowie krótko wspomniano również o wpływie gier na technologię i zimie AI w 1986 roku.
Autor wyjaśnia swoją decyzję o przeniesieniu bloga z IPFS (InterPlanetary File System) na tradycyjny serwer.
Napotkali wyzwania związane z IPFS, w tym poleganie na bramach zamiast węzłach osobistych oraz trudności w aktualizowaniu i udostępnianiu treści w przeglądarkach.
Mimo że autor nadal wierzył w potencjał IPFS, stwierdził, że nie spełnia on jego osobistych potrzeb związanych z blogowaniem.
IPFS (InterPlanetary File System) jest tematem dyskusji w ekosystemach tworzenia aplikacji, a użytkownicy chwalą jego stabilność i niezawodność w hostowaniu plików.
Pojawiają się pewne obawy dotyczące zużycia zasobów i skalowalności IPFS.
Rozmowa dotyczy również alternatywnych zdecentralizowanych rozwiązań w zakresie przechowywania danych i ograniczeń blockchain w zakresie rozwiązywania nazw, podkreślając korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem zdecentralizowanych technologii do hostowania stron internetowych i udostępniania plików.
Macaroons to rodzaj systemu tokenów bezpieczeństwa, który wykorzystuje podpisane przez HMAC tokeny na okaziciela z zastrzeżeniami zwanymi caveats w celu ograniczenia autoryzacji.
Kolejność zastrzeżeń nie ma znaczenia, a wszystkie zastrzeżenia muszą zostać spełnione, aby żądanie zakończyło się powodzeniem.
Macaroons eliminują luki w zabezpieczeniach prostych tokenów na okaziciela, umożliwiając tokeny edytowalne przez użytkownika i generowane przez JIT.
Mogą one być zaimplementowane w systemach uprawnień dla publicznych platform chmurowych i wykorzystywane do zastrzeżeń pierwszych i trzecich.
Omówiono również implementację kodu do tworzenia i weryfikacji tokenów z zastrzeżeniami stron trzecich.
Makarony są używane na platformach takich jak Fly.io oraz w systemach uwierzytelniania opartych na tokenach dla serwerów roboczych.
Ogólnie rzecz biorąc, Macaroons oferują zwiększone bezpieczeństwo, elastyczność i możliwość łączenia różnych dostawców tożsamości.
W eksperymencie zbadano wpływ korzystania z ChatGPT w rozmowach technicznych na oszukiwanie.
Badanie wykazało, że kandydaci korzystający z ChatGPT mogli oszukiwać niezauważeni, co wzbudziło obawy w branży.
Stwierdzono, że oryginalne i niestandardowe pytania podczas rozmów kwalifikacyjnych skutecznie zapobiegają oszustwom, a firmy są zachęcane do tworzenia angażujących pytań, które oceniają rzeczywiste umiejętności inżynierskie.
Sztuczna inteligencja, w szczególności ChatGPT, jest wykorzystywana w rozmowach kwalifikacyjnych dotyczących kodowania, wywołując debatę na temat jej uczciwości i skuteczności.
Niektórzy twierdzą, że jest to nieuczciwe lub oszukańcze, podczas gdy inni postrzegają to jako praktyczne i uczciwe podejście.
Dyskusja koncentruje się wokół tego, czy narzędzia sztucznej inteligencji mogą dokładnie ocenić umiejętności rozwiązywania problemów i czy zewnętrzne referencje i projekty open-source powinny być dozwolone.
DeepSeek Coder to model językowy AI przeznaczony do przetwarzania kodu i języka naturalnego w języku angielskim i chińskim.
Jest dostępny w różnych rozmiarach i wykazał się wysoką wydajnością w testach porównawczych kodowania.
DeepSeek Coder jest oprogramowaniem typu open source i może być swobodnie wykorzystywany do celów badawczych i komercyjnych, a instrukcje korzystania z niego można znaleźć na ich stronie internetowej.
Dyskusja koncentruje się wokół wykorzystania narzędzi i usług kodowania AI, takich jak ChatGPT, Bard, ollama i DeepSeek do zadań takich jak mapowanie kodu, refaktoryzacja i śledzenie błędów.
Niektórzy uczestnicy mieli pozytywne doświadczenia, podczas gdy inni napotkali ograniczenia, co skłaniało do sugestii, takich jak używanie Retrieval-Augmented Generation (RAG) z konfiguracją Langchain lub copilotem do powtarzalnych zadań.
Badana jest przyszłość sztucznej inteligencji w kodowaniu, podkreślając obawy dotyczące poprawności i znaczenia ludzkiej wiedzy specjalistycznej. Omówiono również skalowalność i wyzwania związane z korzystaniem ze specyfikacji API, modeli generowania kodu i różnych modeli sztucznej inteligencji. Dokonano porównań między różnymi narzędziami i usługami kodowania opartymi na sztucznej inteligencji w oparciu o wydajność, łatwość użytkowania i określone możliwości.
RavenDB, rozproszona baza danych dokumentów, wzbudziła obawy dotyczące obsługi transakcji ACID i spójności w spełnianiu tych gwarancji.
Testy ujawniły błędy bezpieczeństwa, w tym utracone aktualizacje, złamane odczyty i naruszenia modelu spójności, podnosząc pytania dotyczące zachowania transakcji i sesji w RavenDB.
Użytkownicy powinni ponownie ocenić swoje transakcje, przeprowadzić testy i upewnić się, że niezmienniki aplikacji są zachowane. RavenDB powinien dostarczyć jaśniejszych informacji na temat swoich właściwości bezpieczeństwa i usunąć fałszywe twierdzenia ze swoich materiałów marketingowych. Potrzebne są dalsze badania, aby wyjaśnić granice transakcji i sesji, a także obawy dotyczące odporności na błędy, indeksów drugorzędnych i transakcji cross-shard. Partycje sieciowe mogą mieć wpływ na wydajność RavenDB.
Użytkownicy RavenDB zgłaszali problemy z nieaktualnymi odczytami, utraconymi zapisami i losowym znikaniem danych, co skłoniło niektórych do przejścia na inne bazy danych, takie jak SQL Server lub MartenDb.
Dyskusja porusza takie tematy jak replikacja, atomic commitment i kontrola współbieżności w bazach danych, przy czym autor sugeruje, że poleganie wyłącznie na replikacji może nie być najlepszym rozwiązaniem.
Brak kultury bezpieczeństwa i dyscypliny inżynieryjnej obserwowany w branży lotniczej jest porównywany do dziedziny baz danych, budząc obawy co do poprawności, trwałości i złożoności baz danych, takich jak RavenDB.
Comcast zaprzestanie używania marki "Xfinity 10G Network" po przegranej apelacji, która uznała ją za wprowadzającą w błąd.
"10G" odnosi się do potencjalnych połączeń szerokopasmowych 10 Gb/s, szybszych niż obecne sieci kablowe.
Krajowa Rada Przeglądu Reklamy (NARB) orzekła, że twierdzenie Comcast o wyższej prędkości w porównaniu z sieciami 5G było nieuzasadnione, podkreślając zamieszanie i przeciwdziałając szumowi wokół sieci bezprzewodowych 5G.
Comcast został skrytykowany za zwodnicze twierdzenia na temat swojej "sieci 10G" i zgodził się je wycofać.
Klienci i krytycy oskarżyli Comcast o słabą obsługę i fałszywe obietnice, a skargi dotyczyły zarówno problemów z rozliczeniami, jak i trudności z anulowaniem usług.
Brak konkurencji na amerykańskim rynku usług szerokopasmowych budzi obawy związane z wysokimi cenami i ograniczoną dostępnością szybkich opcji. Niektórzy sugerują, że firmy telekomunikacyjne oparte na społecznościach lokalnych są potencjalnym rozwiązaniem dla szybszych i bardziej przystępnych cenowo usług internetowych.