A declaração é um aviso de direitos autorais para a história em quadrinhos "Cat and Girl", afirmando que ela está licenciada sob uma licença Creative Commons.
O aviso fornece informações de contato do criador da história em quadrinhos.
Isso indica que o criador optou por compartilhar seu trabalho sob determinadas permissões e condições descritas na licença Creative Commons.
O debate se concentra no uso de conteúdo protegido por direitos autorais no treinamento de modelos de IA e nas consequências para os direitos autorais e o uso justo.
Ele explora os efeitos da IA sobre os artistas e seu trabalho, discutindo a propriedade intelectual, a proteção de direitos autorais e o papel da IA na criação de arte.
A discussão destaca a necessidade de mudanças nas regulamentações internacionais de direitos autorais, a importância da solidariedade entre os artistas e o impacto da IA no mercado de trabalho e a distinção entre os resultados gerados por humanos e por máquinas.
A Apple revisou suas políticas da App Store para iOS nos EUA, permitindo que os desenvolvedores orientem os usuários para opções de compra de produtos digitais fora da App Store.
A Apple continuará recebendo uma comissão que varia de 12 a 27% sobre as compras feitas por meio desses canais alternativos.
Os desenvolvedores devem solicitar um direito de link de compra externo do StoreKit e seguir diretrizes específicas.
As modificações decorrem da disputa legal da Apple com a Epic Games e da decisão do tribunal de permitir que os desenvolvedores informem os clientes sobre as alternativas de compra no aplicativo.
O CEO da Epic Games, Tim Sweeney, expressou sua decepção com as alterações da Apple e pretende contestá-las legalmente.
A discussão se concentra na App Store da Apple e levanta preocupações sobre a taxa de comissão de 30%, possíveis práticas anticompetitivas e limitações para os desenvolvedores.
A batalha legal entre a Apple e a Epic Games é explorada, juntamente com opções alternativas de lojas de aplicativos.
Opiniões divergentes sobre as taxas da Apple e o impacto sobre desenvolvedores e consumidores contribuem para o debate contínuo sobre as políticas da App Store.
O número 6174, conhecido como constante de Kaprekar, recebeu esse nome em homenagem ao matemático D.R. Kaprekar.
Ele segue uma regra específica em que qualquer número de quatro dígitos com pelo menos dois dígitos diferentes é organizado em ordem decrescente e crescente, o número menor é subtraído do número maior e o processo é repetido.
Essa rotina sempre alcança o ponto fixo de 6174 em um máximo de 7 iterações, exceto para dígitos repetidos como 1111. O número 6174 também tem outras propriedades matemáticas, como ser um número 7-suave e uma soma das três primeiras potências de 18.
A discussão no site explora tópicos matemáticos, como o número 6174, contabilidade de dois registros e somas de dígitos.
Os participantes discutem a "Máquina de Kaprekar" que converge para o número 6174 e se aprofundam em fenômenos matemáticos, números interessantes e diferentes bases numéricas.
Há um debate sobre o uso exclusivo da base 10 em exemplos e a aplicabilidade da constante de Kaprekar em diferentes bases. A conversa também inclui numerologia e menciona um canal do YouTube que discute padrões de números primos.
O TinyML é o aplicativo de aprendizado de máquina em microcontroladores com recursos limitados, e Harvard oferece cursos gratuitos sobre os fundamentos, os aplicativos e a implementação do TinyML.
Técnicas como poda, quantização e destilação de conhecimento são usadas para compactar algoritmos e torná-los adequados para microcontroladores.
O TinyML tem diversas aplicações em comunidades DIY, maker e hacker, manutenção do setor, monitoramento do ambiente, melhoria da experiência do usuário e assistência a pessoas com deficiências. No entanto, existem preocupações com relação à sua eficácia em diferentes populações e à privacidade dos dados.
O TinyML é a implementação do aprendizado de máquina em hardware de baixo consumo de energia, como o microcontrolador esp32-s3, para sistemas de visão computacional em tempo real.
Técnicas de otimização de modelos, como poda, quantização e destilação de conhecimento, são usadas para tornar os modelos adequados para dispositivos de baixo consumo de energia.
A seção de comentários explora tópicos como o uso de modelos pré-treinados, desafios de interpretabilidade e as possíveis aplicações do TinyML em diferentes setores.
O Speedbump é uma ferramenta de proxy TCP escrita em Go que permite aos usuários simular a latência variável da rede.
Ele pode ser instalado por meio de binários pré-compilados ou por compilação a partir da fonte, e também pode ser utilizado como um contêiner.
Os usuários podem personalizar as configurações de latência, incluindo a latência básica e vários tipos de ondas de latência, e combinar várias configurações. O Speedbump também pode funcionar como uma biblioteca Go. O projeto está licenciado sob a Licença Apache 2.0.
A pessoa está procurando recursos para criar documentos legais, como termos e condições, políticas de privacidade e acordos de não divulgação para seus projetos paralelos.
Eles encontraram algumas fontes, mas estão buscando opções adicionais.
As fontes específicas que eles mencionam não são fornecidas.
A conversa enfatiza a importância de consultar um advogado para obter a formatação adequada e orientação jurídica ao lidar com documentos legais.
Os contratos jurídicos personalizados são discutidos como benéficos, enquanto os modelos genéricos são mencionados como tendo possíveis desvantagens.
A comunicação clara e a busca do advogado certo para necessidades comerciais específicas são destacadas, juntamente com vários sites e serviços sugeridos para encontrar modelos de documentos jurídicos.
A OpenAI reverteu sua proibição de colaborar com o Pentágono e agora está trabalhando em projetos de software de segurança cibernética com eles.
A empresa ainda manterá sua proibição de desenvolver armas.
Essa mudança na política reflete a crescente aceitação do Vale do Silício em trabalhar com as forças armadas, mas há preocupações sobre os riscos associados à integração da IA na guerra, como a possibilidade de gerar informações falsas e a indefinição da fronteira entre a análise de dados e a guerra.
A decisão da OpenAI de colaborar com o Pentágono e desenvolver ferramentas militares gerou polêmica e levantou preocupações sobre o compromisso da empresa com seus princípios fundamentais.
A presença de talentos chineses na OpenAI gerou preocupações sobre o possível deslocamento e a influência de informações confidenciais.
A discussão em torno da decisão da OpenAI abrange vários tópicos, incluindo limites éticos, sigilo, avanços da China em IA, a percepção dos militares dos EUA, organizações de defesa nacional, possível uso indevido da tecnologia de IA, o impacto da IA na guerra, o papel da IA na inteligência e na tomada de decisões e a ética do uso da IA em operações militares.
A Canon desenvolveu sua própria tecnologia para criar cristais de fluorita artificiais grandes e de alta pureza para suas lentes.
As lentes de fluorita, feitas de uma combinação de fluorita artificial e vidro, corrigem com eficácia a aberração cromática e produzem imagens nítidas e de alta qualidade.
A Canon já produziu várias lentes com elementos de lente de fluorita que foram amplamente adotadas pelos fotógrafos devido à melhor qualidade de imagem.
O Stable Code 3B é um modelo de linguagem grande (LLM) com 3 bilhões de parâmetros desenvolvido para tarefas de conclusão de código.
Ele pode operar off-line sem precisar de uma GPU e tem melhor desempenho do que o CodeLLaMA 7b.
O modelo é treinado usando dados específicos de engenharia de software e suporta a funcionalidade Fill in the Middle, com bom desempenho em várias linguagens de programação. Ele passa por um pré-treinamento em dados de linguagem natural e por um ajuste fino em conjuntos de dados relacionados a códigos.
A discussão explora vários modelos de IA usados na geração de arte visual e suas limitações em termos de personalização e eficácia.
Os usuários compartilham suas experiências, preferências e preocupações sobre diferentes modelos e ferramentas de codificação para geração de arte de IA.
A discussão também aborda a disponibilidade de modelos de código aberto, requisitos de hardware, opções de licenciamento e o debate entre o uso de modelos menores ou maiores para tarefas de codificação.
Em 12 de janeiro de 2024, o site Kagi.com enfrentou problemas de estabilidade que resultaram em carregamento lento e tempo limite em várias regiões.
O problema foi inicialmente atribuído a uma atualização da infraestrutura, mas depois foi determinado como sendo causado por alta contenção nas linhas da tabela de usuários.
A causa principal foi resolvida com a desativação de gravações problemáticas e a implementação de atualizações no driver do banco de dados. Foram tomadas medidas para aumentar a resiliência do sistema e melhorar os processos de comunicação, incluindo a implementação de monitoramento adicional e limites automatizados para evitar problemas semelhantes no futuro.
A postagem destaca o incidente recente na Kagi durante uma atualização de infraestrutura e aconselha a não entrar em pânico e tomar decisões precipitadas durante as interrupções.
Estão incluídas discussões sobre estagiários em empresas, atualizações da página de status, a utilidade do Kagi Assistant, problemas técnicos, monitoramento e solução de problemas.
As preocupações dos usuários são levantadas sobre problemas de autenticação, tempo de inatividade e raspagem, enquanto a Kagi implementou novos limites devido ao abuso do mecanismo de pesquisa. Os usuários estão sugerindo opções alternativas e solicitando planos de preços flexíveis.
O artigo explora o potencial do uso do Crystal em vez do Ruby para executar a versão mais recente do Rails.
Ele discute os desafios e as modificações necessárias para essa transição e faz uma comparação com as experiências de transição de Ruby para Python.
A discussão também aborda as diferenças de compatibilidade com versões anteriores, problemas de migração, vantagens e limitações de linguagens tipadas estaticamente e a importância de boas práticas de CI/CD e ambientes de teste.
O artigo explora a progressão histórica dos métodos de autenticação e avalia sua eficácia em termos de experiência do usuário e segurança.
Vários métodos, incluindo senhas, palavras de código, gerenciadores de senhas e autenticação de dois fatores, são discutidos no artigo.
O artigo destaca o potencial de avanços futuros, como o Single Sign-On e a biometria, mas reconhece que a experiência atual do usuário em autenticação não é ideal.
As discussões abordaram as frustrações com várias camadas de autenticação por senha durante as compras on-line.
Os participantes preferiram vários métodos de autenticação de dois fatores e debateram a eficácia dos serviços de e-mail e de conta.
As discussões também abordaram a segurança e a conveniência do Apple Pay, experiências com caixas de varejistas on-line e a importância da confiança nas transações on-line.
O OutRun é um aplicativo para iOS que permite aos usuários registrar e monitorar seus exercícios ao ar livre, como corrida, caminhada, ciclismo, etc.
O aplicativo é de código aberto, sem anúncios e oferece recursos como controle de dados, estatísticas detalhadas e opções de exportação de exercícios.
Os usuários podem contribuir com o aplicativo compartilhando-o, participando de testes beta, relatando problemas, escrevendo códigos ou ajudando na tradução.