Компания Boeing при генеральном директоре Джиме Макнерни создала токсичную рабочую атмосферу, недооценивая опытных сотрудников в целях сокращения расходов, что повлияло на производственные стандарты и проекты самолетов.
Дело бывшего сотрудника к омпании Boeing "Свомпи", который высказал опасения по поводу безопасности и столкнулся с ответными мерами, проливает свет на продолжающиеся уголовные расследования и призывает к реформам руководства компании.
В статье говорится о подозрительной смерти Свомпи, иске информатора и скептическом отношении к компании Boeing как к военному подрядчику, что вызвало вопросы о возможной нечестной игре.
Решение компании Boeing заменить опытных инженеров более молодыми сотрудниками в целях сокращения расходов вызывает опасения по поводу безопасности самолетов.
В ходе дискуссии обсуждаются тенденции развития технологической отрасли, проблемы эйджизма и недостаточного разнообразия руководящих кадров.
В центре внимания - оценки фондового рынка, корпоративная конкуренция, жилищное строительство, влияние финансиализации и приоритет прибыли над качеством и безопасностью, как это видно на примере к рушения Boeing 737 Max.
Компания Redis Ltd. перешла на несвободные лицензии для своего проекта "хранилища данных в памяти", вызвав беспокойство в сообществе разработчиков открытого кода.
Этот сдвиг привел к появлению таких альтернатив, как KeyDB и Valkey, повлиял на основные дистрибутивы Linux и вызвал споры.
Рассматриваются новые модели лицензирования, такие как SSPL и BSL, намекающие на потенциальные изменения в экосистеме открытых исходных кодов.
В статье рассказывается о споре вокруг изменений в лицен зировании Redis, когда AWS вводит Redis-как-услугу, вызывая дискуссии о вознаграждении разработчиков, роли основных облачных провайдеров и влиянии на сообщество open-source.
Упоминаются хищнические практики, проблемы лицензирования и альтернативы вроде Garnet, а также дебаты об этике, моделях лицензирования, долговечности бизнеса и борьбе компаний с открытым исходным кодом в технологиях.
Озабоченность вызывает переход открытого исходного кода от расширения возможностей пользователей к предпочтению технологических корпораций, препятствия в интеграции облачных сервисов и последствия предвзятого отношения к лицензиям.
Notepad Next - кроссплатформенная версия Notepad++, но в ней есть ошибки и недоработанные функции, что делает ее не идеальной для критических задач.
Он доступен для Windows, Linux и macOS и предлагает инсталляционные пакеты, причем пользователи macOS могут отключить сглаживание шрифтов, чтобы выглядеть как в Windows.
Разработанный с использованием Visual Studio 2022 и Qt v6.2+ на Windows, код находится под лицензией GNU General Public License версии 3.
Пользователи обсуждают популярные текстовые редакторы, такие как Notepad++, и альтернативные варианты, такие как Emacs, Sublime Text и VS Code, делятся предпочтениями, опытом и мнениями о возможностях, производительности и удобстве использования.
NotepadNext рассматривается как кроссплатформенный вариант с возможностью редактирования с помощью нескольких курсоров, автосохранения, настройки графического интерфейса и предпочтений панели инструментов, что вызывает дискуссии по поводу его реализации.
Обсуждаются сравнения с другими текстовыми редакторами, рекомендации по конкретным задачам и предстоящие релизы редакторов кода, что свидетельствует о различных предпочтениях пользователей в зависимости от потребностей и операционных систем.
Компания Meta (ранее Facebook) прекратила показ оригинальных сериалов на Facebook Watch, что привело к краху ее стримингового бизнеса.
В антимонопольном иске утверждается, что Meta сделала этот шаг, чтоб ы удовлетворить Netflix, важного рекламного клиента, предоставив доступ к личным сообщениям пользователей Facebook для получения коммерческой выгоды.
Ситуация подчеркивает беспокойство по поводу конфиденциальности и влияния крупных корпораций на выбор важных деловых решений.
В связи с тем, что сторонние приложения, такие как Netflix, получают доступ к личным сообщениям в Facebook, возникают проблемы с конфиденциальностью и доступом к данным, что вызывает дискуссии о разрешениях OAuth и сквозном шифровании.
Скептическое отношение к безопасности зашифрованных сообщений и обвинения в том, что Facebook может использовать данные пользователей в конкурентных целях, подчеркивают важность прозрачности и защиты данных пользователей в технологическом секторе.
Особое внимание уделяется важности четких разрешений и сохранению целостности пользовательских данных на фоне непрекращающихся разговоров в тех нологической отрасли о проблемах конфиденциальности.
Автор рассказывает о своем пути от работы в академических кругах до должности вице-президента по технологиям в стартапе Matter, который занимается повышением уровня счастья пользователей за счет хранения позитивных воспоминаний.
Matter уделяет первостепенное внимание конфиденциальности пользователей, воздерживаясь от сбора персональных данных, используя протоколы безопасности для защиты информации о пользователях и избегая использования учетных записей пользователей или адресов электронной почты для объединения данных.
Приложение рекомендует создавать резервные копии данных, чтобы снизить риск их потери, а автор гордится тем, что следит за инициативами Matter в области конфиденциальности.
В ходе обсуждения особое внимание уделяется конфиденциальности и безопасности данных, в частности хранению пользовательских данных, борьбе с утечками информации, ключам для аутентификации, влиянию GDPR и стратегиям по сокращению сбора данных.
В нем освещаются такие проблемы, как обмен данными, политика конфиденциальности, проблемы с обновлением программного обеспечения и риски, связанные с влиянием таких компаний, как Matter, на работу с данными.
Предлагаемые решения включают наем аудиторов, юридические обязательства и удобные инструменты экспорта данных для эффективного решения проблем конфиденциальности.
Большие языковые модели (БЯМ) используют базовые линейные функции для доступа и интерпретации хранимой информации, позволяя исследователям изучать свои знания и устранять неточности.
Понимание этих функций может повысить точность чат-ботов ИИ и прояснить, как LLM хранят и извлекают данные.
Совместные исследования Массачусетского технологического института и других институтов позволили сделать это открытие, которое бу дет представлено на Международной конференции по изучению репрезентаций.
В статье выражается озабоченность по поводу ограниченного разнообразия моделей искусственных нейронных сетей с акцентом на подавляющее использование трансформаторных моделей в ИИ.
Участники вступают в терминологические споры, углубляются в математические концепции, оценивают достижения в области ИИ и анализируют сложности статистических систем ИИ.
Обсуждаются функциональность и влияние языковых моделей, таких как ChatGPT, трансформаторные модели, роль линейных отношений в нейронных сетях и управление данными в обширных языковых моделях.
Компания AI21 Labs представила Jamba - первую готовую к производству модель искусственного интеллекта, использующую инновационную архитектуру Mamba, объединяющую элементы структурированного пространства состояний Mamba и трансформатора для повышения производительности.
Jamba обладает широким контекстным окном, обеспечивая 3-кратное увеличение пропускной способности для расширенных контекстов по сравнению с обычными моделями Transformer, демонстрируя положительные результаты в различных бенчмарках.
В настоящее время модель ИИ доступна для публичного использования под лицензией Apache 2.0, а в будущем планируется запустить коммерческое издание.
Обсуждаются такие модели ИИ, как Mamba и GPT-4, подчеркивается их производительность, ограничения и компромиссы в отношении использования памяти, точности и длины ответа.
В ней рассматриваются проблемы управления сценариями с длинным контекстом и перспективы алгоритмического совершенствования в будущем.
Кроме того, обсуждаются такие аспекты, как включение слоев самовнушения, оптимизация эффективности памяти GPU и расширение возможностей решения проблем в системах искусственного интеллекта, при этом упоминаются такие модели, как MemGPT, Sparabo и модель Jamba, объединяющая традиционные слои трансформатора и Mamba для повышения эффективности работы.