Bend to wysokopoziomowy język programowania zoptymalizowany pod kątem masowo równoległego sprzętu, takiego jak procesory graficzne, oferujący szybkie alokacje obiektów, funkcje wyższego rzędu, rekurencję i kontynuacje.
Działa w środowisku uruchomieniowym HVM2, umożliwiając niemal liniowe przyspieszenie w oparciu o liczbę rdzeni, bez konieczności jawnych adnotacji równoległych lub ręcznego zarządzania wątkami.
Aplikacja Bend, stworzona przez firmę HigherOrderCO.com, usprawnia programowanie równoległe poprzez wydajne wykonywanie złożonych algorytmów na procesorach graficznych i emulowanie różnych systemów współbieżnych.
Omówiono język programowania Bend i jego implementację HVM2, koncentrując się na wydajności GPU w porównaniu z Pythonem i Mojo.
Użytkownicy oceniają benchmarki, skalowanie liniowe, wydajność kompilatora i potencjalne zastosowania Bend, z sugestiami dotyczącymi wyraźniejszych zastrzeżeń, optymalizacji jednordzeniowej i ulepszonego generowania kodu.
Funkcja automatycznej zrównoleglenia w Bend otrzymuje zarówno pochwały, jak i sceptycyzm co do jej praktyczności i wpływu na społeczność programistów, z obawami dotyczącymi przeszkód technicznych i zapewnień dotyczących wydajności w projekcie.
OpenAI zaprezentował ChatGPT 4o, zdolny do konwersacji głosem podobnym do ludzkiego, co stanowi znaczący postęp w technologii sztucznej inteligencji.
Rezygnacja współzałożyciela Ilyi Sutskevera i lidera zespołu Jana Leike wywołała spekulacje na temat przyszłego kierunku OpenAI i powodów ich odejścia.
Byli pracownicy są związani rygorystycznymi umowami o zachowaniu poufności, co budzi obawy co do przejrzystości i odpowiedzialności OpenAI, która dąży do stworzenia sztucznej inteligencji.
Byli pracownicy OpenAI mają do czynienia z restrykcyjnymi umowami off-boardingowymi, ograniczającymi ich zdolność do krytykowania firmy i ryzykującymi utratę nabytego kapitału.
Pojawiają się obawy dotyczące etycznego przywództwa, w szczególności związane z CEO Samem Altmanem, wraz z debatami na temat uczciwości i legalności tych umów.
Dyskusje dotyczą również wyzwań związanych z rozwojem sztucznej inteligencji, wpływu na środowisko oraz potrzeby dostosowania sztucznej inteligencji do wartości ludzkich, poruszając kwestie praw pracowniczych, umów kapitałowych i egzekwowania klauzul prawnych.
W podsumowaniu zwrócono uwagę na NewsRSS, kanały podcastów i nadchodzące wydarzenie MCH2022.
Prelekcja podczas wydarzenia poświęcona będzie reperkusjom wykorzystania nieprawidłowych wartości matematycznych, w szczególności liczby pi, w kodzie źródłowym gry wideo Doom.
Omówi, w jaki sposób zmiany w funkcjach trygonometrycznych i stałych wpływają na rozgrywkę oraz podzieli się technikami optymalizacji podczas tworzenia gry.
W artykule przeanalizowano przestrzeń nieeuklidesową w grach wideo na przykładzie Duke Nukem 3D i Doom, podkreślając ograniczenia i potencjał partycjonowania przestrzeni binarnej w projektowaniu poziomów Doom.
Omówiono wykorzystanie portali do osiągnięcia nieliniowej geometrii, osadzanie grafów w torusach i silniki renderujące oparte na portalach, podkreślając wpływ geometrii nieeuklidesowej na rozgrywkę.
Artykuł porusza również kwestie dostosowywania stałych matematycznych w kodzie gry, znaczenia π w grach oraz implementacji radianów w kodzie ruchu.
W przypadku odejścia z pracy, kompleksowa umowa o zwolnienie może zawierać klauzule dotyczące poufności, arbitrażu, zakazu pozyskiwania klientów, zakazu konkurencji i zakazu ingerencji.
Toon3D to nowatorska technika odzyskiwania trójwymiarowej struktury ręcznie rysowanych scen z kreskówek poprzez fragmentaryczną optymalizację deformacji.
Rekonstruuje pozy kamery i gęstą geometrię z niegeometrycznie spójnych obrazów, umożliwiając generowanie nowych punktów widzenia scen z kreskówek.
Metoda ta obejmuje przewidywanie głębi, etykietowanie obrazu, wyrównanie, przyjazne dla użytkownika narzędzie do adnotacji, szacowanie pozycji kamery, deformację obrazu i udoskonalanie gaussowskie w celu stworzenia spójnej struktury 3D do wizualizacji kreskówek pod różnymi kątami.
Dyskusja bada zastosowanie animacji 3D w kreskówkach, przytaczając przykłady z popularnych programów, takich jak Futurama i Disney's Oliver & Company.
Odnosi się do wyzwań napotykanych przez animatorów podczas tworzenia przestrzeni 3D oraz integracji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu przekształcenia grafiki 2D w modele 3D.
Podkreślono potencjalny wpływ sztucznej inteligencji na modelowanie 3D, decyzje artystyczne związane z tworzeniem scen wideo oraz wykorzystanie nowych technologii renderowania obrazu, a także trwającą debatę na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w animacji.
Badanie przeprowadzone w Duke Human Vaccine Institute wykazało, że kandydat na szczepionkę przeciwko HIV wywołał przeciwciała zdolne do zwalczania różnych szczepów wirusa u ludzi.
Szczepionka koncentruje się na stałym obszarze otoczki HIV i skutecznie wytwarza szeroko neutralizujące przeciwciała po podaniu tylko dwóch dawek w ograniczonym badaniu klinicznym.
Konieczne są dodatkowe badania w celu wzmocnienia odpowiedzi immunologicznej, ale odkrycia te mają potencjał dla rozwoju skutecznej szczepionki przeciwko HIV, wspieranej przez National Institutes of Health oraz Bill & Melinda Gates Foundation.
Dyskusja zagłębia się w skomplikowaną naturę procesów biologicznych i zasad matematycznych, rysując podobieństwa między biologią a technologią obcych.
Tematy obejmują rolę animacji w zrozumieniu białek błonowych, potencjalne metody leczenia HIV za pomocą technologii CRISPR oraz debaty na temat różnych metod zapobiegania HIV i opracowywania szczepionek.
Podnoszone są obawy dotyczące fałszywie dodatnich wyników testów na HIV, aktywacji przeciwciał przeciwko wirusowi, konieczności opracowania kompleksowej strategii zwalczania mutacji oraz wyzwań związanych z dostępem do informacji o badaniach klinicznych.
Animacja molekularna ilustruje, w jaki sposób HIV infekuje komórkę T, przekształcając ją w fabrykę wirusów, we współpracy z badaczami HIV w ramach projektu Science of HIV.
Animacja stworzona przez Janet Iwasa i Grace Hsu z muzyką Joshuy Romana jest dostępna do pobrania i udostępnienia na stronie Science of HIV.
Post zawiera przegląd animowanego wideo ilustrującego cykl życia wirusa HIV, wywołując mieszane reakcje zaintrygowania i niepokoju w odniesieniu do zawiłych szczegółów biologii molekularnej.
Użytkownicy wymieniają się rekomendacjami dotyczącymi porównywalnych filmów wideo i filmów dokumentalnych koncentrujących się na interakcjach molekularnych, wzbogacając dyskusję o dodatkowe zasoby.
EquityVal Pro umożliwia inwestorom detalicznym generowanie, przechowywanie i wymianę modeli wyceny dla różnych spółek notowanych na giełdzie, pomagając w dokonywaniu świadomych wyborów inwestycyjnych.
Użytkownicy mają możliwość personalizacji modeli zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF), wykorzystania dokładnych danych i archiwizowania swoich modeli w celu dodatkowej oceny na pulpicie nawigacyjnym.
Platforma zawiera zaawansowane funkcje Pro dostosowane do znanych akcji, takich jak Apple, Google, Tesla i Nvidia.
Użytkownicy angażują się w dyskusje na temat wykorzystania narzędzia do modelowania finansowego do wyceny akcji, dzieląc się doświadczeniami, obawami i sugestiami dotyczącymi ulepszeń.
Tematy obejmują realistyczne założenia, skuteczność modeli zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF), integrację sztucznej inteligencji w wycenie akcji oraz debaty na temat inwestowania w indeksy.
Informacje zwrotne na temat funkcjonalności narzędzia, proponowanych ulepszeń, kwestii regulacyjnych i względów etycznych w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych są aktywnie wymieniane między uczestnikami.
Experts.js upraszcza tworzenie i wdrażanie interfejsu API Asystentów OpenAI, umożliwiając tworzenie systemu Panelu Ekspertów poprzez łączenie wielu agentów AI.
Narzędzie zapewnia zaawansowane funkcje, takie jak odwoływanie się do plików, długie instrukcje, integrację z 128 narzędziami i wydajne funkcje wyszukiwania plików do budowania systemów agentów Multi AI ze złożonymi przepływami pracy orkiestracji.
Obsługuje tworzenie narzędzi wielokrotnego użytku, dostosowywanie, zapytania OpenSearch, zarządzanie wątkami i przykłady, takie jak przesyłanie strumieniowe odpowiedzi z trasy Express i tworzenie asystenta wyszukiwania wektorowego.
W tym poście omówiono integrację interfejsu API asystentów OpenAI w systemach agentów z wieloma sztucznymi inteligencjami, koncentrując się na wyzwaniach związanych z obliczaniem kosztów związanych z dużymi załącznikami PDF.
Użytkownicy są ostrzegani przed potencjalnymi ukrytymi wydatkami i zachęcani do monitorowania wykorzystania API w celu efektywnego zarządzania kosztami.
Uwzględniono różne strategie korzystania z API, alternatywy, kwestie związane z interfejsem komunikacyjnym, obawy dotyczące rozliczeń i wyzwania związane ze zgodnością z RODO, a także złożoność stosowania modeli ensemble i systemów wieloagentowych w zadaniach takich jak wyszukiwanie dokumentów i obsługa klienta.
Pszczelarz Steven Brown ze Springbank Honey w North Canterbury był zdruzgotany po tym, jak nakazano mu spalenie ponad 10 000 uli i sprzętu z powodu amerykańskiej zgnilizny pszczół.
Brown zasugerował ponowne rozważenie strategii zwalczania szkodników w celu uwzględnienia alternatyw, takich jak szczepienia, szacując straty na 2 miliony dolarów.
Agencja zarządzająca broniła decyzji o spaleniu, powołując się na to, że jest to najskuteczniejsza metoda, ponieważ pszczelarze w Nowej Zelandii muszą przestrzegać przepisów i zniszczyć zainfekowane ule w ciągu siedmiu dni.
Pszczelarze zmagają się z amerykańską zgnilizną pszczół, która powoduje niszczenie uli i komplikacje finansowe.
Wyzwania obejmują metody leczenia, niewystarczające wsparcie rządowe, spory ubezpieczeniowe i implikacje dla dostępu do rynku miodu.
Debaty obejmują alternatywne metody leczenia, takie jak szczepionki, napromienianie, stosowanie antybiotyków i dostępność ubezpieczeń w Nowej Zelandii, podkreślając znaczenie higieny, zapobiegania chorobom i ubezpieczeń dla zarządzania ryzykiem w pszczelarstwie.
W artykule przedstawiono metodę Low-Rank Adaptation (LoRA) do skutecznego dostrajania dużych modeli językowych w programowaniu i matematyce, pokazując ulepszoną regularyzację i różnorodność modeli, pomimo działania nieco poniżej pełnego dostrojenia w większości przypadków.
Oferuje wgląd w najlepsze praktyki wykorzystania LoRA w dostrajaniu i zagłębia się w różnice w randze perturbacji przy porównywaniu LoRA z metodami pełnego dostrajania.
Badanie należy do kategorii uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji oraz obliczeń i języka.
Debata koncentruje się na pomyłce w nazewnictwie artykułu badawczego "LoRA Learns Less and Forgets Less", dotyczącego adaptacji niskiego rzędu dla dużych modeli językowych, w odróżnieniu od protokołu bezprzewodowego LoRa.
Użytkownicy angażują się w rozmowy na temat zamieszania w wyszukiwarkach, obaw związanych ze znakami towarowymi i złożoności autorstwa związanych z dokumentami akademickimi.
Dyskusje obejmują aspekty techniczne i wpływ adaptacji niskiego rzędu w modelach uczenia maszynowego, podkreślając zalety i przeszkody tej strategii.
Artykuł omawia wykorzystanie wykresów dwuosiowych w wizualizacji danych i dziennikarstwie, przedstawiając zalety i wady tej metody.
Podkreśla znaczenie przejrzystości, kontekstu i wyboru odpowiednich stylów wykresów, aby skutecznie przekazywać dane widzom, poruszając debatę na temat rozpoczynania skali od zera i możliwych błędnych interpretacji.
Uczestnicy są podzieleni, niektórzy popierają wykresy dwuosiowe w określonych sytuacjach, podczas gdy inni wyrażają obawy o potencjalne wprowadzanie w błąd i proponują różne strategie.
ILGPU to wysokowydajny kompilator JIT zaprojektowany dla programów GPU w językach opartych na .Net, łączący elastyczność C++ AMP z wydajnością CUDA.
Biblioteka oferuje funkcje pomocnicze, algorytmy wysokiego poziomu i ma aktywną społeczność na Discordzie, wraz z przykładowymi projektami i wskazówkami dotyczącymi kompilacji dla początkujących.
Aby pracować z ILGPU, upewnij się, że masz Visual Studio 2022 i zestaw narzędzi .NET 6.0 SDK i bądź przygotowany na potencjalne wyzwania XUnit / Visual Studio podczas testowania, zapewniając obsługę Source Link i Symbol do debugowania.
ILGPU umożliwia pisanie programów na GPU w językach C# i F#, oferując wysokopoziomowe podejście do optymalizacji wydajności.
ComputeSharp to dostępna wyłącznie dla systemu Windows alternatywa dla programowania GPU, uzupełniająca ILGPU.
Tocząca się debata pomiędzy językami niskopoziomowymi (C/C++) i językami wyższego poziomu dla programowania GPU ma swoje uzasadnienie, a ILGPU wykorzystuje abstrakcyjny kod bajtowy oparty na stosie, aby efektywnie kierować CUDA i OpenCL.