Компания Google не предоставила услуги по восстановлению данных, прежде чем сообщить пользователям об их удалении, что разочаровало анонимного п ользователя.
Отсутствие такой услуги воспринимается пользователями как нелепость.
Хакеры-белоручки из Польши успешно помогли независимой компании по техническому обслуживанию восстановить работоспособность поезда, который был выведен из строя по вине его производителя.
Производитель, недовольный обходом своего антиремонтного механизма, угрожает хакерам судебным разбирательством.
Это дело вызвало дискуссию о правах независимых специалистов по ремонту и о продолжающейся борьбе между контролем производителей над своей продукцией и возможностью потребителей ремонтировать ее. Законность действий хакеров в настоящее время неясна в соответствии с европейскими законами об авторском праве.
В статье рассматриваются различные сценарии, связанные с хакерами, DRM, производителями поездов и подменой GPS.
В нем рассматриваются этические споры вокруг взлома, движение "Право на ремонт" и юридические последствия реверс-инжиниринга в ЕС.
Также обсуждаются проблемы безопасности и возможные уголовные обвинения, связанные с системами поездов, а также исследование подмены GPS и ее возможного применения.
Автор провел тесты производительности, сравнив фреймворк Apple MLX для машинного обучения на Apple Silicon и RTX 4090 от Nvidia с помощью бенчмарка Whisper.
Результаты бенчмарка показали, что Nvidia 4090 на 16 % быстрее, чем MLX.
Однако при использовании оптимизированной Nvidia модели стенограмма была создана всего за 8 секунд, что демонстрирует преимущество оптимизации.
Автор также упомянул тесты, проведенные на M2 Ultra и M3 Max, которые показали схожую с M1 Pro скорость.
Автор признал возможную неточность измерений, но подчеркнул, что фреймворк MLX отлично справился с задачей для ноутбука.
Тесты проводились для авторского проекта поисковой системы подкастов.
В статье сравнивается производительность Nvidia RTX 4090 и Apple M1 Pro с MLX в задачах машинного обучения с помощью репозитория OpenAI Whisper.
В ходе обсуждения рассматриваются усилия Nvidia, AMD, Intel и Apple по оптимизации аппаратного обеспечения для машинного обучения.
По общему мнению, графические процессоры Nvidia обеспечивают более высокую производительность машинного обучения по сравнению с чипами M1 от Apple, однако следует учитывать и другие факторы и оптимизации.
Автор делится своим личным опытом борьбы с бедностью, включая проблемы с жильем, финансами и напряженными семейными отношениями.
Они критикуют бесчувственное отношение к бедности, в частности, упоминают Аннунциату Риз-Могг.
Автор размышляет о своем пути из нищеты, об активизме в поддержку обедневших семей и о том, что не получил гонорар за свою книгу. Они надеются использовать свой опыт для защиты других людей и подчеркнуть важность сострадания.
В статье и дискуссии затрагиваются различные темы, связанные с бедностью, неравенством богатства, талантом, генетикой, образованием и общественными факторами.
Важность решения проблемы бедности как главного препятствия на пути к прогрессу и успеху подчеркивается, наряду с обсуждением неравенства богатства, капитализма и роли деловой практики.
В беседе также рассматривается связь между бедностью и спортивными способностями, интеллектом, образовательными программами для одаренных учеников, поддержкой общества, стигматизацией, личной инициативой, общественными факторами, эксплуатацией в промышленности, трудностями, с которыми сталкиваются родители-одиночки, отсутствием поддержки общества в западных культурах, связью между бедностью и удачей, личной ответственностью и проблемами, с которыми сталкиваются люди в бедности. Подчеркивается необходимость понимания, сострадания и жесткой любви в общении.
Mozilla запустила проект с открытым исходным кодом под названием llamafile - языковая модель для устройств, которую можно загрузить и запустить на своем компьютере.
Пользователи могут загрузить готовые файлы llamafile для запуска модели, которая включает в себя интерфейс командной строки для мультимодальной модели зрения.
В блоге представлены инструкции по использованию программы llamafile для обобщения изображений.
Дискуссии ведутся вокруг использования больших языковых моделей (LLM) в интерфейсах командной строки (CLI) и других инструментах, связанных с искусственным интеллектом.
Пользователи делятся своим опытом, проблемами и советами по использованию LLM, Docker и различных контейнерных режимов.
Среди тем - стоимость и производительность высокопроизводительных компьютеров, ограничения и требования к выполнению LLM на различном оборудовании, а также скептицизм или недоумение по поводу конкретных инструментов и технологий.