Debate em curso sobre o controlo dos utilizadores sobre os seus dados, o impacto das permissões das aplicações e a necessidade de transparência e responsabilidade por parte dos criadores de aplicações e dos fabricantes de dispositivos.
Preocupações com a privacidade e a autonomia dos utilizadores, bem como com o potencial para novos desenvolvimentos no futuro.
Discussões sobre a implementação da localização regional na App Store, insatisfação com o sistema atual e sugestões de soluções alternativas.
A PEP 703, se for aceite, poderá levar à remoção do Global Interpreter Lock (GIL) no CPython, oferecendo um melhor paralelismo e desempenho.
A transição para um Python sem GIL exigiria a reconstrução e atualização das extensões C-API, o que poderia ser uma tarefa importante para as bases de código que dependem fortemente delas.
O Facebook (Meta) comprometeu-se a investir anos de engenharia para melhorar o interpretador Python e tornar possível desativar o GIL.
Os engenheiros de software muitas vezes não gostam de trabalhar com código, especialmente código escrito por outros. Eles preferem projectos novos que requerem um mínimo de manutenção e resolução de problemas.
O Stack Overflow é um recurso popular para encontrar soluções de código sem uma análise extensiva do código.
Os engenheiros seniores dão prioridade à minimização do código desnecessário e à eliminação do código existente, compreendendo que o código implica manutenção e risco. Eles defendem a melhoria e a reutilização do código existente em vez de criar novas soluções.
Muitas vezes, os engenheiros de software não gostam de trabalhar com código existente porque este pode ser complexo e difícil de compreender.
É importante encontrar um equilíbrio entre escrever novo código e trabalhar com o código existente, considerando os custos projectados da manutenção do código existente e os potenciais benefícios de uma reconstrução.
Os bons engenheiros devem ter orgulho no seu trabalho, esforçar-se por obter um código limpo e de fácil manutenção e compreender os benefícios a longo prazo de escrever código de qualidade.
A Langchain é criticada por tentar resolver problemas em cima de bases técnicas que não são adequadas.
Os utilizadores consideram que os prompts personalizados e a afinação de prompts necessária para cada funcionalidade da Langchain não são reutilizáveis e resultam em resultados inferiores.
Muitos programadores acharam mais eficiente construir as suas próprias soluções usando métodos e bibliotecas mais simples, em vez de usar as abstracções da Langchain.
O autor explica por que razão deixou de comprar computadores portáteis novos e passou a utilizar uma máquina de 2006 em segunda mão que lhes custou muito menos dinheiro.
Não comprar computadores portáteis novos não só permite poupar dinheiro, como também reduz o consumo de recursos e a destruição do ambiente associados à produção de computadores portáteis.
O autor dá dicas sobre como fazer com que um computador portátil antigo funcione como novo, utilizando software de baixo consumo e substituindo a unidade de disco rígido por uma unidade de estado sólido.
Esta publicação intitulada "Aprender eletrónica através da prática" destina-se a pessoas interessadas em aprender eletrónica através da prática.
A publicação fornece uma abordagem prática à aprendizagem da eletrónica, que é especialmente útil para os principiantes que são novos neste domínio.
Os leitores podem esperar adquirir conhecimentos e competências valiosos em eletrónica através da orientação passo-a-passo e dos exemplos práticos fornecidos nesta publicação.
O PdfGptIndexer é uma ferramenta que o ajuda a encontrar e pesquisar rapidamente informações em documentos PDF utilizando modelos avançados de IA.
Utiliza bibliotecas como Textract, Transformers, Langchain e FAISS para processar e armazenar os dados de texto de uma forma compacta e eficiente.
Armazenar localmente os embeddings de texto acelera o processo de recuperação, permite o acesso offline, poupa recursos computacionais e permite trabalhar com grandes conjuntos de dados.
Os utilizadores estão frustrados com a necessidade de utilizar a OpenAI ou serviços em nuvem para aplicações semelhantes.
A abordagem predefinida para estas aplicações deve ser local, com a opção de utilizar serviços em nuvem, se desejado.
Existem opções alternativas disponíveis, como a execução local de LLMs, que podem fornecer funcionalidades semelhantes sem a necessidade de serviços em nuvem.
Alguns utilizadores estão interessados em executar LLMs localmente no seu próprio hardware, mas procuram orientação sobre como fazê-lo de forma eficaz.
As políticas de preços e de utilização de dados da OpenAI são uma preocupação para alguns utilizadores, que estão a explorar opções alternativas por razões de privacidade.
Existem várias ferramentas e bibliotecas de código aberto disponíveis para a criação e personalização de LLMs, como o txtai e o ChatGPT.
Os utilizadores procuram soluções que lhes permitam pesquisar e aceder a informações a partir dos seus próprios documentos e dados.
Há um debate sobre as implicações para a privacidade da utilização de modelos de IA e serviços em nuvem, especialmente para dados pessoais e sensíveis.
Alguns utilizadores estão interessados em certificações e qualificações relacionadas com modelos e tecnologias de IA, enquanto outros não vêem o seu valor.
Existem opções concorrentes e empresas em fase de arranque no domínio da afinação e da pesquisa vetorial que oferecem alternativas à OpenAI.
Os utilizadores estão a discutir as vantagens e limitações de diferentes modelos de incorporação, como o GPT-2, o GPT-4 e as incorporações personalizadas.
Os utilizadores também estão a explorar a utilização de outras ferramentas e bibliotecas, como Milvus, Quickwit e Pinecone, para armazenamento e pesquisa de vectores.
Há interesse em utilizar modelos de IA para pesquisar e analisar dados pessoais, como e-mails e registos de conversação.
A importância da privacidade e da segurança dos dados é destacada, com preocupações sobre o acesso de terceiros a informações pessoais e sensíveis.
Os utilizadores estão interessados em encontrar versões e serviços alojados que forneçam capacidades de IA para análise e recuperação de dados.
São discutidos os potenciais casos de utilização para indexação e pesquisa de dados utilizando modelos de IA, tais como a organização de notas, a recuperação de informações e a criação de resumos.
Há um debate sobre a eficácia e a fiabilidade de diferentes modelos de IA e de incorporação, incluindo GPT-2, GPT-4 e outros.
Os utilizadores partilham as suas experiências e recomendações para executar modelos de IA localmente em diferentes configurações de hardware, como Intel Macs.
A disponibilidade de alternativas e bibliotecas de código aberto, como privateGPT e vlite, é destacada.
São discutidas as vantagens da utilização de modelos de IA para pesquisa de documentos e gestão de conhecimentos pessoais, incluindo capacidades melhoradas de recuperação e resumo.
São levantadas preocupações sobre a utilização indevida e potencialmente abusiva de modelos de IA, incluindo informações médicas e violação da privacidade.
Alguns utilizadores manifestam a sua frustração com a falta de documentação e de informações sobre os requisitos de hardware e os padrões de desempenho dos modelos de IA.
Os utilizadores partilham as suas experiências com diferentes ferramentas e abordagens para a utilização de modelos de IA, tais como serviços que permitem interacções privadas com documentos e incorporações.
MyHouse.wad, um mod de Doom II, está a ser aclamado como o melhor jogo de terror do ano pelos seus seguidores de culto. O mod introduz novas tecnologias e funcionalidades que anteriormente se pensava serem impossíveis no Doom II.
O mod foi criado por um utilizador misterioso chamado Veddge, que deixou mensagens enigmáticas e desapareceu pouco depois de o lançar. Isto provocou um frenesim entre os jogadores que estavam ansiosos por descobrir os segredos do mod e a sua ligação às experiências pessoais de Veddge.
A atmosfera inquietante e a jogabilidade alucinante do jogo fazem dele uma experiência de terror única e inesquecível que recebeu elogios de jogadores e profissionais do sector, incluindo o designer de Doom, John Romero, e o autor Mark Danielewski.
A publicidade digital está repleta de fraudes e práticas enganosas, com várias camadas de engano empilhadas umas sobre as outras.
Os anúncios orientados por dados, que afirmam utilizar informações pessoais para direcionar os anúncios com precisão, falham frequentemente na sua orientação e bombardeiam os indivíduos com anúncios irrelevantes.
As empresas de tecnologia dispõem de grandes quantidades de dados sobre os utilizadores, mas os seus algoritmos não são suficientemente sofisticados para fazer previsões precisas ou fornecer informações significativas aos anunciantes. Como resultado, os anunciantes recebem uma falsa promessa e acabam por ter campanhas publicitárias ineficazes.
O autor argumenta que a publicidade baseada em dados é uma fraude e questiona a eficácia dos anúncios direccionados e dos algoritmos.
Salienta a desconexão entre os anunciantes e o seu público-alvo e sugere que o sector da publicidade se concentra na venda de serviços em vez de impulsionar as vendas.
O autor sublinha a importância de questionar a eficácia da publicidade baseada em dados e a necessidade de testes e análises mais rigorosos.