В феврале 2019 года Google Search столкнулся с падением доходов, что вызвало конфликты в командах по поводу стратегий роста, причем предпочтение отдавалось пользовательскому опыту, а не тактике негативного вовлечения.
Несмотря на попытки исправить ситуацию, доходы Google от поиска продолжали падать, вызывая дискуссии о методах управления, решениях, ориентированных на получение прибыли, и последствиях для поисковых технологий.
Руководство Прабхакара Рагхавана, на которое повлиял его опыт работы в Yahoo и IBM, стало объектом пристального внимания из-за его влияния на инновации и качество продукции в Google и в целом в технологическом секторе.
В ходе дискуссии обсуждаются вопросы качества поиска Google, машинного обучения, искусственного интеллекта и бизнес-стратегий, влияние изменений в руководстве, спам, SEO и проблемы алгоритмов рекомендаций.
Сравнение с такими компаниями, как IBM и Microsoft, напрашивается само собой, учитывая, что Google в значительной степени зависит от доходов от рекламы.
Участники выражают скептическое отношение к ИИ и машинному обучению, подчеркивая важность сбалансированного подхода и человеческого контроля в процессе принятия решений.
CoreNet - это инструментарий нейронных сетей, созданный компанией Apple для обучения небольших и крупных моделей для задач классиф икации, обнаружения и сегментации объектов.
Требуется Python 3.9+ или 3.10+ с PyTorch, а также дополнительные зависимости для обработки аудио и видео.
Развившись из CVNets, CoreNet теперь поддерживает более широкий спектр приложений, чем компьютерное зрение, например, обучение LLM, и приветствует вклад пользователей.
Apple работает над CoreNet, библиотекой для обучения глубоких нейронных сетей, которая выходит за рамки задач компьютерного зрения, что свидетельствует о ее нацеленности на развитие технологий искусственного интеллекта.
Продолжаются спекуляции относительно прогресса Apple в области ИИ и таких инициатив, как CoreML, а также разработка библиотек обучения LLM, таких как Axlearn и CatLIP, с использованием фреймворков с открытым исходным кодом.
Обсуждаются вопросы использования компанией Apple таких технологий, как CoreData, Apache Cassandra и MLX, а также соображения по поводу использования устройств и инструментов Apple Silicon для разработчиков, Nix-Darwin для управления настройками macOS и потенциальной монетизации продуктов с открытым исходным кодом.
Устройство Rabbit R1 от компании rabbit.tech призвано освободить пользователей от взаимодействия с приложениями, но не оправдывает ожиданий, поскольку раскрытие исходного кода показывает, что в нем нет тех продвинутых функций, на которые оно претендует.
Устройство зависит от скриптов автоматизации, обеспечивающих минимальную совместимость с приложениями, и не включает в себя возможности искусственного интеллекта.
Пользователи должны входить в систему через виртуальную машину, что потенциально может привести к уязвимостям в системе безопасности, таким как хранение пользовательских сессий без надлежащей з ащиты, что вызывает беспокойство по поводу конфиденциальности пользователей и инженерных стандартов разработчиков устройств.
Утечка исходного кода Rabbit R1 на GitHub вызвала дискуссии о безопасности и подлинности, скептическое отношение к заявлениям создателей утечки, что привело к дебатам на различные технологические темы.
Обсуждались технологии, ценообразование, интеграция искусственного интеллекта, носимые устройства, распознавание голоса и инструменты автоматизации при разработке приложений, а также вопросы распространения исходного кода, мошенничества, размера файлов и рисков безопасности.
Пользователи также изучили новые устройства с искусственным интеллектом, такие как Vision Pro, этику конфиденциальности и реальную эффективность работы продуктов.
Текст погружает в тонкости японского языка, подчеркивая его отличительные особенности, такие как иероглифы кандзи, слоговое письмо, непереводимые слова и грамматические нюансы.
В ней рассматривается историческая эволюция японского языка, сложности письменной системы и специфические проблемы, связанные с иероглифами кандзи.
Использование фуриганы в литературе обсуждается с точки зрения ее роли в улучшении понимания и создании художественных эффектов, а разделение письменного и разговорного японского языка отмечается как уникальное средство для чтения с дополнительной глубиной и сложностью.
Мобильная браузерная игра, напоминающая Super Monkey Ball с 10 уровнями, получила неоднозначные отзывы пользователей, которые предлагают внести в нее такие улучшения, как ежедневные задачи, контрольные точки и новые препятствия.
Игроки критикуют игру за суровые наказания за смерть и некачественное управление, а также высказывают опасения по поводу конфиденциальности датчиков движения в Firefox.
Несмотря на некоторые проблемы с совместимостью и управлением, пользователи хвалят игру за ее сложность и развлекательную ценность, предлагают такие дополнения, как различные углы камеры и возможность сравнивать результаты с другими игроками, а некоторые рекомендуют веб-версию для улучшения доступности.